先来讲讲安装hadoop的大致流程，备忘：
- 删除系统自带的openjdk
- 安装在官网下载的jdk
- 配置JAVA环境变量
- source /etc/profile
- 输入 java -version，验证JAVA环境安装成功；
-
解压hadoop，并配置环境变量（这一步具体参考
https://www.bilibili.com/video/BV1tT4y1E7xf?p=14）； - source /etc/profile
- 输入 hadoop version，验证hadoop安装成功。
HDFS的部署有3种模式：本地模式、伪分布式模式、完全分布式模式。
1. 本地模式（Standalone）
1） 运行在单个机器上；
2） 使用的是本地文件系统；
用途：
1） 用于调试MapReduce程序的逻辑，确保逻辑的正确；
3） 本地模式适用于开发阶段，因为在本地调试MapReduce程序比较方便。
本地模式不需要安装，只需要在已经安装hadoop的机器上运行MapReduce程序即可。
2. 伪分布式模式（Pseudo-Distributed）
1） 运行在单个机器上；
2） 使用的是分布式文件系统；
3） HDFS涉及到的守护进程（NameNode、SecondaryNameNode、DataNode等）都运行在一台机器上（都是独立的JAVA进程）；
用途：
1） 比本地模式多了代码调试功能；
2） 允许检查内存使用情况；
3） 可以检查HDFS输入输出、守护进程的交互。
与配置有关的文件解析：
core-site.xml
这里的一开始的“hdfs”不是http，因为进程间不通过http进行通信。
hdfs-site.xml
伪分布式模式的副本设置为1，因为就算配置多个副本，机器坏了，所有副本都在机器里，再多副本也没用。
Hadoop-env.sh
指定jdk的环境
3. 完全分布式模式
1） 运行在不同的机器上；
2） HDFS的各个守护进程会运行在不同的机器上。
用途：
1） 生产环境中使用；
2） NameNode尽量部署在硬件性能较好的机器上；
3） 其它每台机器，都要部署一个DataNode，机器性能可以稍弱（一般DataNode都很多，这样做是为了控制成本）；
4） SecondaryNameNode不建议和NameNode部署在同一台机器上。
配置过程：
1） 配置对应环境
2） 格式化集群
3） 启动集群
4） 测试集群
注：这里顺便部署yarn。
教材中是用了3台虚拟机，所以master上面既有NameNode，也有DataNode，这里是因为他虚拟机太少。其实在真实情况下，一台机器配置一个HDFS Node就行。
这里的NodeManager、ResourceManager都是yarn中的结点。其中存在和HDFS中的结点对应关系（yarn和HDFS中的结点并没有特殊的联系）：
ResourceManager
**（yarn中的“boss”）
对应
NameNode（HDFS中的“boss”）**；
NodeManager
对应
DataNode
。
在部署完全分布式集群时，需要满足下面的条件：
完全分布式集群所需编辑的配置文件：
core-site.xml文件相关解析：
hdfs-site.xml解析：
mapred-site.xml解析：
yarn-site.xml解析：
hadoop-env.sh、yarn-env.sh:
多台机器的配置方法：
格式化集群的目的（hdfs namenode -format格式化必须在NameNode上执行）：
- 生成集群id：clusterID；
- 生成块池id：BlockPoolID；
-
生成NameNode进程管理内容（fsimage）的存储路径：
默认配置文件属性hadoop.tmp.dir指定的路径下生成dfs/name目录； - 生成镜像文件fsimage，记录元数据；
- 生成并记录其他信息。
启动集群（最好在NameNode上执行）：start-dfs.sh
在启动之后，如果有某些结点没有启动成功，可以查看日志：
在守护进程的启动和关闭方面，官方推荐单个start和单个stop：
下一篇文章记录如何搭建完全分布式模式。