一、Win10 VMware虚拟机 安装Ubuntu18.04
详细步骤：https://blog.csdn.net/lzbmc/article/details/90757592
Tips:
安装了VMware Tools：可以在宿主机和虚拟机之间直接拷贝文件。
会弹出VMWareTools所在的文件夹，然后右键VMWare Tools.tar.gz，copy to到Home目录下。

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输入解压命令：sudo tar -xzvfVMwareTools-10.3.10-12406962.tar.gz 就出现左边解压文件
进入解压目录：cd vmware-tools-distrib
安装： sudo ./vmware-install.pl 不断回车——安装成功，重启

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二、创建hadoop用户
1、创建一个Hadoop用户，用户名和密码都是hadoop
sudo adduser hadoop

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2、在创建hadoop用户的同时也创建了hadoop用户组，下面我们把hadoop用户加入到hadoop用户组
sudo usermod -a -G hadoop hadoop
前面一个hadoop是组名，后面一个hadoop是用户名。完成后输入一下命令查询结果。
cat/etc/group
3、为hadoop用户添加权限
输入：sudo gedit /etc/sudoers回车，打开sudoers文件
给hadoop用户赋予和root用户同样的权限，保存

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三、JDK安装配置
OpenJDK 8
更新： sudo apt-get update
安装：sudo apt-get install openjdk-8-jdk
配置openJDK环境变量：只有一个jdk没有配置
sudo vi /etc/profile
增加以下设置： 按a或者i进入写入模式
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-amd64
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH
ESC退出编辑
:wq保存退出
保存退出之后输入：
source /etc/profile 使更改生效
echo $PATH或者 echo $JAVA_HOME 验证一下路径

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验证
注销重新登陆一下， 输入java -version, 提示如下则成功
openjdk version "1.8.0_151"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_151-8u151-b12-1~deb9u1-b12)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.151-b12, mixed mode)
四、SSH无密码登录设置
sudo apt-get install openssh-server#安装SSH server
ssh localhost#登陆SSH，第一次登陆输入yes
### The authenticity of host 'localhost (127.0.0.1)' can't be established.
### 删除rm -rf /home/hadoop/.ssh/known_hosts 重新 ssh localhost
exit#退出登录的ssh localhost
cd ~/.ssh/#如果没法进入该目录，执行一次ssh localhost### ls 会看到有 known_hosts
ssh-keygen -t rsa## 一直回车
cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys #加入授权# 要在ssh目录下
# hadoop@ubuntu:~/.ssh$ cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys
ssh localhost #此时已不需密码即可登录localhost.如果失败则可以搜索SSH免密码登录来寻求答案
五、Hadoop3安装
1、下载hadoop-3.1.2.tar.gz 到桌面：https://hadoop.apache.org/releases.html

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sudo tar -zxvf~/Desktop/hadoop-3.1.2.tar.gz -C /usr/local #解压到/usr/local目录下
cd /usr/local
sudo mv ./hadoop-3.1.2/ ./hadoop# 重命名为hadoop
sudo chown -R hadoop ./hadoop# 修改文件权限
2、给hadoop配置环境变量，将下面代码添加到.bashrc文件:
sudo vi ~/.bashrc

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoopexport CLASSPATH=$($HADOOP_HOME/bin/hadoop classpath):$CLASSPATHexport HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/nativeexport PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

3、执行source ~/.bashrc使设置生效，并查看hadoop是否安装成功
cd /usr/local/hadoop/
hadoop version

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六、伪分布式配置
【Hadoop 可以在单节点上以伪分布式的方式运行，Hadoop 进程以分离的 Java 进程来运行，节点既作为 NameNode 也作为 DataNode，同时，读取的是 HDFS 中的文件。
Hadoop 的配置文件位于 /usr/local/hadoop/etc/hadoop/ 中，伪分布式需要修改2个配置文件 core-site.xml 和 hdfs-site.xml。Hadoop的配置文件是 xml 格式，每个配置以声明 property 的 name 和 value 的方式来实现。】
1、修改hadoop-env.sh——Hadoop环境变量设置
sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh
或者 sudo vi /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh
(a:进入编辑模式；ESC：结束编辑模式； :wq :退出)

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可以直接 cd /usr/local/hadoop/etc/hadoop/
2、修改core-site.xml主要完成NameNode的IP和端口设置
/usr/local/hadoop/etc/hadoop$ sudo vi core-site.xml

hadoop.tmp.dirfile:/usr/local/hadoop/tmpAbase for other temporary directories.fs.defaultFShdfs://localhost:9000

这里使用的是hdfs://localhost:9000即hdfs文件系统，例如还有淘宝的tfs://，谷歌的gfs://以及本地的file://
3、修改hdfs-site.xml主要完成HDFS的数据块副本等参数设置
/usr/local/hadoop/etc/hadoop$ sudo vi hdfs-site.xml

dfs.replication1dfs.namenode.name.dirfile:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/namedfs.datanode.data.dirfile:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data

其分别为设置blocks副本备份数量、设置NameNode数据存储目录、设置DataNode数据存储目录。dfs.replication就是指备份的份数，1。
（看情况而定用不用的到：sudo vi mapred-site.xml


mapred.job.tracker
localhost:9001


）
4、NameNode 的格式化: （切到/usr/local/hadoop）
/usr/local/hadoop$ ./bin/hdfs namenode –format执行一次

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5、启动namenode和datanode守护进程
./sbin/start-dfs.sh

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6、验证开启成功 jps

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成功启动后，可以访问 HDFS的Web 界面 http://localhost:9870 查看 NameNode 和 Datanode 信息，还可以在线查看 HDFS 中的文件

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7、运行Hadoop伪分布式实例 –Wordcount（命令运行自带jar，下面有通过eclipse运行，可忽略直接看下面的七）
前面已经配置了Hadoop的环境变量，Hadoop和HDFS的命令已经包含在了系统当中，HDFS有三种shell命令方式：
hadoop fs ： 适用于任何不同的文件系统，比如本地文件系统和HDFS文件系统
hadoop dfs ： 只能适用于HDFS文件系统
hdfs dfs ： 跟hadoop dfs的命令作用一样，也只能适用于HDFS文件系统
单机模式读取的是本地数据，伪分布式读取的则是 HDFS 上的数据。伪分布式和单机的mapreduce基本上都是一样的，最主要的区别就是该模式下要使用HDFS的文件系统。

• 要使用 HDFS，首先需要在 HDFS 中创建用户目录：

./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop

• 创建输入文件夹好像加不加/user/hadoop结果一样

./bin/hdfs dfs -mkdir /user/hadoop/input

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• 创建本地输入文件并上传到HDFS中

本地创建：touch~/Desktop/text1.txt
从本地上上传到HDFS中：-put
/usr/local/hadoop$ hdfs dfs -put ~/Desktop/text1.txt /user/hadoop/input

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• 查看文件列表

./bin/hdfs dfs -ls /目录

• 执行Wordcount（text1 : Hello Worldtext2： Hello Hadoop）

hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar wordcount /user/hadoop/input/text1.txt output

• 查看结果hdfs dfs -cat output/*

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hdfs dfs -get output ~/Desktop/output#拷贝到本机
hdfs dfs -rm -r output# 删除HDFS上的output 文件夹

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• 再把本地text2.txt上传到HDFS

hdfs dfs -put ~/Desktop/text2.txt input
hdfs dfs -ls input

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hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar wordcount /user/hadoop/input/ output
对 input下所有文档进行词频统计
hdfs dfs -cat output/*

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七、安装eclipse
1、下载eclipse包并移动到/opt目录下https://www.eclipse.org/downloads/

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sudo mv ~/Desktop/eclipse-committers-2019-03-R-linux-gtk-x86_64.tar.gz /opt
2、将其解压到opt目录下
sudo tar -zxvf eclipse-committers-2018-09-linux-gtk-x86_64.tar.gz -C /opt/

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3、为了便于之后打开eclipse，在桌面上创建一个快捷方式
sudo vim /usr/share/applications/eclipse.desktop
加入：

[Desktop Entry]Encoding=UTF-8Name=EclipseComment=EclipseExec=/opt/eclipse/eclipseIcon=/opt/eclipse/icon.xpmTerminal=falseStartupNotify=trueType=ApplicationCategories=Application; Development;

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4、 更改权限,将eclipse变为可执行文件
sudo chmod u+x /usr/share/applications/eclipse.desktop
5、将其复制到桌面
cp /usr/share/applications/eclipse.desktop ~/Desktop/
6、建立jre软连接（软链接可以理解成快捷方式）
sudo mkdir /opt/eclipse/jre
sudo ln -s /usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-amd64/bin /opt/eclipse/jre
7、hadoop-eclipse-plugin插件
在此之前先启动hadoop：start-dfs.sh
通过jps查看NameNode，DataNode，SecondaryNameNode是否都已在运行
我的hadoop version： 3.1.2也要下载对应的3.1.2版本。没找到，看到网上有说下载2.6.0也可以
下载地址https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin 解压只要release里面的2.6.0.jar
①复制插件到eclipse安装目录/plugins/ 下：
sudo cp ~/Desktop/hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar /opt/eclipse/plugins/
②重启Eclipse，左侧的Project Explorer中没有看到DFS Locations。以为jar包不对，建一个项目就可以了。

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这是我的每个人的会不一样
③windows->preferens ->左侧Hadoop Map/Reduce选项，选择 Hadoop 的安装目录（如/usr/local/hadoop，Ubuntu不好选择目录，直接输入）
④Windows->Open Perspective->Other->单击蓝色小象Map/Reduce
此时Eclipse下方输出窗口部分，出现Map/Reduce Locations选项卡，单击右上角的蓝色小象进行编辑

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⑤设置fs.defaultFS路径 为 hdfs://localhost:9000

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⑥hadoop.tmp.dir修改路径，和core-site.xml文件配置保持一致（有的教程没写这一步）

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点击finish保存
8、在Eclipse中创建MapReduce项目—WordCount（先打开hadoop）
①创建hadoop项目，点击左上角file—>new—>other或者Project

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②选择map/preduce下面的map/preduce project

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Next
③填写项目名称

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Finish
④右键点击刚创建的 WordCount 项目，选择 New -> Class。
在 Package 处填写 org.apache.hadoop.examples；在 Name 处填写 WordCount。
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package org.apache.hadoop.examples; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public class WordCount { public static class TokenizerMapper extends Mapper{ private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(Object key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException { StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString()); while (itr.hasMoreTokens()) { word.set(itr.nextToken()); context.write(word, one); } } } public static class IntSumReducer extends Reducer { private IntWritable result = new IntWritable(); public void reduce(Text key, Iterable values, Context context ) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } result.set(sum); context.write(key, result); } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs(); if (otherArgs.length != 2) { System.err.println("Usage: wordcount "); System.exit(2); } Job job = new Job(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); job.setReducerClass(IntSumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } }

⑤在运行 MapReduce 程序前，还需要执行一项重要操作（也就是上面提到的通过复制配置文件解决参数设置问题）：将 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 中将有修改过的配置文件（如伪分布式需要 core-site.xml 和 hdfs-site.xml），以及 log4j.properties 复制到 WordCount 项目下的 src 文件夹（运行项目也需要）
sudo cp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml ~/eclipse-workspace/WordCount/src/
sudo cp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml ~/eclipse-workspace/WordCount/src/
sudo cp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/log4j.properties ~/eclipse-workspace/WordCount/src/
⑥右键运行WordCount—Run As，选择Run configurations，我的代码路径是通过传参的

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双击java Application，选择WordCount，点击Arguments，第一个是输入路径，第二个是输出路径，输入输出路径中间以一个空格隔开，点击Apply，最后点击run

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注意，如果user/hadoop下有output文件一定要删除
可以把路径写在程序里，这样可以不用配置，直接run on Hadoop

HDFS常用命令：http://blog.sanyuehua.net/2017/11/01/Hadoop-HDFS/
【大数据Hadoop环境配置（Win10 VMware虚拟机 安装Ubuntu18.04 JDK Hadoop 伪分布式配置 wordcount实例运行）】

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