引言
哇，好久没更新，最近工作太忙了。记得上次我们简单了解了一下Hadoop的HDFS吗？今天我们就来简单的搭建一下，非常简单，带大家一起深入看看。本次使用的是虚拟机VM14版本、系统CentOS7 、Hadoop为3.X。
PS:Hadoop版本不一样，做法可能有差异！
至于如何安装，大家可以在网上自行查找，我认为比较有参考价值的我就粘出来：
1、 https://blog.csdn.net/babyxue/article/details/80970526【VMware安装Centos7超详细过程（图文）】
2、 https://blog.csdn.net/u010476739/article/details/86647585 【centos7.6安装配置hadoop-3.2.0笔记(单机安装、伪分布式安装)】
3、 https://blog.csdn.net/jimuka_liu/article/details/82784313【centos安装hadoop超级详细没有之一】
兄弟们，只能帮你们到这里了
这里就简单总结一下，安装hadoop的注意点：
【单机、伪分布式】
- 把虚拟机的网络设置好（我使用的是NAT）
- 下载并上传
hadoop3.X和jdk1.8（可下可不下）安装包到你的虚拟机 - 获权root
- 装好centOS必要的插件 如
rsync - 关闭防火墙，并检查你虚拟机内是否存在jdk，若无请安装、修改系统环境变量
- 安装Hadoop，记得要在bin目录下执行指令（你懂的）——老手忽略这一点
- 运行伪分布式要记得合理修改配置xml文件，注意ip地址，注意能否ssh免密码登录
- 修改完任何配置文件后，都要进行格式化
【集群】
- 网络方面更需要设置好
- 创建多个hadoop用户，同时记得赋root权
- hosts设置好节点
- 在每台机子设置好/etc/profile的Hadoop环境
这里不做过多解释了，我在上手的过程中，会出现很多小问题，供大家参考解决方案【求大家给出你们遇到的问题和更好的方案共享】
情况一
[hadoop@cenServer bin]$ ./hadoop version
ERROR: JAVA_HOME is not set and could not be found.
回答：明显是你装了java之后没有配置环境变量，记得随时java -version检查一下。
情况二
[hadoop@cenServer bin]$ ./hadoop version
log4j:ERROR setFile(null,true) call failed.
java.io.FileNotFoundException: /opt/hadoop/hadoop-3.2.0/logs/fairscheduler-statedump.log (权限不够)
回答：看到权限不够或者Permission denied字样，应该懂得使用sudo塞？什么？不想输入密码？参考
https://blog.csdn.net/Z0157/article/details/82079252 【Liunx：sudo命令不在重复输入password，和不再每次都输入sudo】
情况三
[hadoop@cenServer hadoop-3.2.0]$ bin/hdfs namenode -format
ERROR: Unable to write in /opt/hadoop/hadoop-3.2.0/logs. Aborting.
回答：要么你还是sudo，要么你就chmod -R 777 /opt/hadoop/hadoop-3.2.0/logs给他赋权呗
情况四
Starting namenodes on [192.xxx.xxx.134]
上一次登录：五 5月 31 10:34:23 CST 2019pts/4 上
192.168.114.134: ssh: connect to host 192.168.114.134 port 22: Connection timed out
Starting datanodes
上一次登录：五 5月 31 10:36:23 CST 2019pts/4 上
Starting secondary namenodes [cenServer]
上一次登录：五 5月 31 10:36:34 CST 2019pts/4 上
cenServer: ssh: Could not resolve hostname censerver: Name or service not known
回答：假如在启动hadoop出现以上的情况，首先可以去logs去查日志，其次就是查看/etc/hosts内有无设置好ip地址，如上不认识censerver，就需要把censerver给一个localhost，要设置自己正确的ip窝。
情况五
[root@cenServer hadoop-3.2.0]# bin/hdfs dfs -put input input_test
2019-06-03 10:13:33,439 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
put: Cannot create directory /user/root/input_test/input. Name node is in safe mode.
回答：看见Name node is in safe mode.字样，肯定让其离开安全模式，即可输入hadoop dfsadmin -safemode leave指令。
情况六
WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
回答：由于可能存在依赖包版本过低，看到这种提示，一可以选择忽略，二是可以先排除64位与32位的问题，其次就是查看glibc 版本和输入hadoop checknative -a指令查看是否出现false字样。
解决方案参考：
https://blog.csdn.net/u010003835/article/details/81127984 【1】
开撸，首先成功启动Hadoop的时候，我们不难发现一些关键词出现在上一篇介绍hdfs的文章，
[root@cenServer hadoop-3.2.0]# sbin/start-dfs.sh
WARNING: HADOOP_SECURE_DN_USER has been replaced by HDFS_DATANODE_SECURE_USER. Using value of HADOOP_SECURE_DN_USER.
Starting namenodes on [cenServer]
上一次登录：五 5月 31 10:44:00 CST 2019pts/4 上
cenServer: Warning: Permanently added 'censerver,192.xxx.xxx.130' (ECDSA) to the list of known hosts.
Starting datanodes
上一次登录：五 5月 31 11:09:48 CST 2019pts/4 上
Starting secondary namenodes [cenServer]
上一次登录：五 5月 31 11:09:51 CST 2019pts/4 上
namenodes、datanodes还有secondary namenodes的进程启动，你甚至可以输入jps去查看这些进程是否启动。
为了不同于链接中的例子，整一个demo演示一波hadoop-mapreduce-examples-3.2.0.jar这个包的作用，以此简单介绍一下map-reduce。
首先当然是创建目录
[root@cenServer hadoop-3.2.0]# mkdir input
[root@cenServer hadoop-3.2.0]# cd input/
再创建两份文件，分别输入内容hello world和hello hadoop
[root@cenServer input]# touch fileA.txt;echo "hello world" >> fileA.txt
[root@cenServer input]# touch fileB.txt;echo "hello hadoop" >> fileB.txt
将input目录上传到hadoop上命名为input_test，并查看
[root@cenServer hadoop-3.2.0]# bin/hdfs dfs -put input input_test
[root@cenServer hadoop-3.2.0]# bin/hdfs dfs -ls
Found 1 items
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2019-05-31 17:26 input_test
运行map-reduce包的wordcount功能，待运行完毕后会生成output文件夹
[root@cenServer hadoop-3.2.0]# bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.0.jar wordcount input_test output
运行成功的话，打开output文件夹里面的part-r-00000 的文件内容
[root@cenServer hadoop-3.2.0]# bin/hdfs dfs -cat output/part-r-00000
hadoop 1
hello 2
world 1
表面上的确是单词统计的功能，我们先反编译这个jar包看看源码：
加上官方文档的解释
MapReduce - 用户界面
本节提供了MapReduce框架的每个面向用户方面的合理数量的详细信息。这应该有助于用户以细粒度的方式实现，配置和调整他们的工作。但请注意，每个类/接口的javadoc仍然是最全面的文档; 这只是一个教程。
我们先来看看
Mapper和Reducer接口。应用程序通常会实现它们以提供map和reduce方法。然后我们将讨论其他核心接口，包括
Job，Partitioner，InputFormat，OutputFormat等。最后，我们将讨论框架的一些有用功能，如
DistributedCache，IsolationRunner等。Mapper
Mapper将key/value对映射到一组中间key/value对。
Maps是将输入记录转换为中间记录的各个任务。转换后的中间记录不需要与输入记录的类型相同。给定的输入对可以映射到零个或多个输出对。
Hadoop MapReduce框架为作业的
InputFormat生成的每个InputSplit生成一个map任务。``总的来说，Mapper实现通过Job.setMapperClass（Class）方法传递给作业。然后，框架为该任务的
InputSplit中的每个键/值对调用map（WritableComparable，Writable，Context）。然后，应用程序可以覆盖清理（Context）方法以执行任何所需的清理。````输出对不需要与输入对具有相同的类型。给定的输入对可以映射到零个或多个输出对。通过调用context.write（WritableComparable，Writable）来收集输出对。
应用程序可以使用
Counter报告其统计信息。随后将与给定输出键关联的所有中间值按框架分组，并传递给
Reducer以确定最终输出。用户可以通过Job.setGroupingComparatorClass（Class）指定Comparator来控制分组。对
Mapper输出进行排序，然后根据Reducer进行分区。分区总数与作业的reduce任务数相同。用户可以通过实现自定义分区程序来控制哪些键（以及记录）转到哪个Reducer。``用户可以选择通过Job.setCombinerClass（Class）指定
组合器，以执行中间输出的本地聚合，这有助于减少从Mapper传输到Reducer的数据量。````中间排序的输出始终以简单（key-len，key，value-len，value）格式存储。应用程序可以控制是否以及如何压缩中间输出，以及通过
配置使用CompressionCodec。``有多少Map？
Maps的数量通常由输入的总大小驱动，即输入文件的块总数。
Maps的正确并行度似乎是每个节点大约10-100个maps，尽管已经为非常cpu-light地图任务设置了300个maps。任务设置需要一段时间，因此最好是maps至少需要一分钟才能执行。
因此，如果您期望10TB的输入数据并且块大小为
128MB，那么除非使用Configuration.set（MRJobConfig.NUM_MAPS，int）（仅提供框架提示）来设置82,000个映射，否则将使用它来设置它甚至更高。Reducer
Reducer减少了一组中间值，这些中间值与一组较小的值共享一个键。
作业的减少次数由用户通过Job.setNumReduceTasks（int）设置。
总的来说，
Reducer实现通过Job.setReducerClass（Class）方法传递Job的作业，并且可以覆盖它以初始化它们自己。然后，框架为分组输入中的每个<key，（list of values）>对调用reduce（WritableComparable，Iterable ，Context）方法。然后，应用程序可以覆盖清理（Context）方法以执行任何所需的清理。````
Reducer有3个主要阶段：shuffle，sort和reduce。
为了更好的解释其作用，我还有以下的图片作为参考
由于时间关系，在这里也不能大篇幅给你们讲解，希望在之后的文章中，以更好的形式（或者分析部分源码）让大家了解到Map-Reduce，大家也可以只知道他有助于用户以细粒度的方式实现、配置和调整他们的工作的作用就好了。
