hadoop单点搭建步骤详解：
1、讲解之前，说说Hadoop的三大核心组件，HDFS,YARN,MampReduce;
（1）HDFS集群：负责海量数据的存储，集群中的角色主要有 NameNode / DataNode/SecondaryNameNode。
的三个节点：Namenode，Datanode，Secondary Namenode
----Namenode：守护进程，用来管理文件系统的命名空间，负责记录文件是如何分割成数据块，以及这些数据块分别被存储到那些数据节点上，它的
IO进行集中管理。
Namenode发送他们所存储的块的列表。
：辅助后台程序，与NameNode进行通信，以便定期保存HDFS元数据的快照。
2）Namenode和Datanode的异同：
相同点：文件系统，存储数据
NameNode:偏管理，存储元数据，最多1-2个；DataNode：存储实际数据，可以多个；
（2）YARN集群：负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有 ResourceManager /NodeManager
（3）MapReduce：它其实是一个应用程序开发包。
Tip:
守护进程：一个在后台运行并且不受任何终端控制的进程。Unix操作系统有很多典型的守护进程(其数目根据需要或20—50不等)，它们在后台运行，执行不同的管理任务。
2、配置路径：/data/cloud/deploy/src/hadoop-2.7.3
解压完之后：
进入Hadoop文件：
bin:调用hadoop命令
etc:配置文件
sbin:启动角色
在配置文件之前，可以先去官网下载一下hadoop，spark,hive这三个我们要用到的文件，然后进行解压；
我创建的路径为/data/cloud/deploy/src/hadoop-2.7.3;
为了方便启动，做一个软连接：
cd /data/cloud/deploy/src/hadoop-2.7.3
mkdir cloud
ln -s /data/cloud/deploy/src/hadoop-2.7.3/sbin hadoop
ln -s /data/cloud/deploy/src/apache-hive-1.2.1-bin/ hive
ln -s /data/cloud/deploy/src/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/ spark
3、安装jdk包之后，配置所有环境变量：
vim /etc/profile
(1)三个变量java_home、Hadoop_home、Class_Path的配置
JAVA_HOME=/usr/local/jdk
HADOOP_HOME=/usr/local/cloud/hadoop
CLADD_PATH=$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$PATH
export JAVA_HOME HADOOP_HOME
(2)hive的设置
## Hive profile set
export HIVE_HOME=/usr/local/cloud/hive
export HIVE_CONF=$HIVE_HOME/conf
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH
(3)spark的设置
## Spark profile set
export SPARK_HOME=/usr/local/cloud/spark
export SPARK_CONF_DIR=$SPARK_HOME/conf
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH
配置完以后：
source /etc/profile
4、2.0以上版本修改hadoop下的文件：
文件路径：/data/cloud/deploy/src/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/
(1)配置core-site.xml
修改value:
作用：用于指定namenode的地址
hdfs://haoxintest1.master.chx.com:8020
(2)配置hdfs-site.xml
作用：指定namenode和datanode的数据存储物理地址
修改value值:haoxintest1.master.chx.com:8020
(3)配置mapred-site.xml
作用：<!--告诉hadoop以后MR(Map/Reduce)运行在YARN上-->
修改value值：hdfs://haoxintest1.master.chx.com:8020
(4)配置yarn-site.xml
作用：客户端对ResourceManager主机通过 host:port 提交作业。
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>haoxintest1:8032</value>
</property>
作用：ApplicationMasters 通过ResourceManager主机访问host:port跟踪调度程序获资源。
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>haoxintest1:8030</value>
</property>
作用：NodeManagers通过ResourceManager主机访问host:port
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>haoxintest1:8031</value>
</property>
作用：ResourceManager web页面host:port.
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>haoxintest1:8088</value>
</property>
5、Vim Hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
创建 mkdir /var/log/hadoop
6、创建spark用户：
useradd spark
visudo：配置spark用户的sudo权限
visudo.
配置sudo权限：
root下面配置
spark ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL
reboot 重启一下机器，使得spark用户能够免密登陆
7、更改宿主和权限：
chown -R spark:spark cloud
8、在sbin启动hadoop:
su spark
./start-all.sh
注：如果你在root下新建了一个用户，你进入当前用户./start-all.sh，发现启动不了服务时，可能是因为你root下面的进程启动了，占用了新建用户下的启动进程的端口号，所以退出当前用户，进入root下将占用端口号的进程强杀掉；
9、（修改spark密码）登录spark：
passed spark
在启动namenode进程之前，最好格式化一下；
hadoop namenode -format 重点：-format 一定记住要加-，一定要加-，一定要加-
./hadoop-daemon.sh start datanode
总结Tip：
1、jps类似于linux里面的ps aux；
2、sbin这个文件夹下面是启动所有脚本文件命令所在的文件夹；
例如：启动数据节点：
./hadoop-daemon.sh start datanode
到此hadoop单点配置、启动完毕
碰到过的坑：
1、hadoop已经做了软链接，为什么还是执行不了？
权限所属问题不对
如果权限所属问题也改了，还是不能执行，可以有个终极解决办法：
在如下路径编辑一个脚本文件，然后重启就可以了
Sudo vim /etc/profile.d/hadoop.sh
内容如下：
# set hadoop
export HADOOP_HOME=/usr/local/cloud/hadoop
export PATH=$PATH:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/cloud/hadoop/etc/hadoop
export YARN_CONF_DIR=/usr/local/cloud/hadoop/etc/hadoop
