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GNU/Linux是产品开发和运行的平台。 Hadoop已在有4000个节点的GNU/Linux主机组成的集群系统上得到验证。
Win32平台是作为开发平台支持的。由于分布式操作尚未在Win32平台上充分测试，所以还不作为一个生产平台被支持。
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Linux和Windows所需软件包括:
JavaTM1.5.x，必须安装，建议选择Sun公司发行的Java版本。
ssh 必须安装并且保证 sshd一直运行，以便用Hadoop 脚本管理远端Hadoop守护进程。
Windows下的附加软件需求
Cygwin - 提供上述软件之外的shell支持。
本文以Ubuntu为测试环境，鉴于配置测试环境，不做复杂用户拆分，先部署到当前用户下。
安装软件
如果你的集群尚未安装所需软件，你得首先安装它们。
$sudo apt-get update
本文环境使用jdk1.7
两种方式使用openjdk，直接用apt-get安装
$sudo apt-get install -y openjdk-7-jdk$export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64
或者通过oracle 官网下载jdk，然后解压安装
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/archive-139210.html
然后设置JAVA_HOME
本文环境 JAVA_HOME=/usr/local/jdk
lrwxrwxrwx 1 root root 22 Jun 22 10:20 jdk -> /usr/local/jdk1.7.0_80/drwxr-xr-x 8 uucp 143 4096 Apr 11 2015 jdk1.7.0_80/
环境变量可以配置到 .bash_profile
安装ssh服务及客户端
$sudo apt-get install -y openssh-server
启动SSH服务
$sudo service ssh start
配置免登陆
$ssh-keygen -t rsa -f ~/.ssh/id_rsa -P ''$cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys$chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys
免登陆测试
$ssh localhost The authenticity of host 'localhost (::1)' can't be established.ECDSA key fingerprint is SHA256:8PGiorJvZpfFOJkMax6qVaSG8KyRRNnVJGjhNqVqh/k.Are you sure you want to continue connecting (yes/no)?yes$exit
$cd /usr/local$sudo wget http://apache.fayea.com/hadoop/common/hadoop-2.6.4/hadoop-2.6.4.tar.gz$sudo tar xzvf hadoop-2.6.4.tar.gz$sudo ln -s hadoop-2.6.4.tar.gz hadoop#修改目录权限，改成当前用户的所属$sudo chown -R XXXXX hadoop*
配置伪分布式：
修改etc/hadoop/core-site.xml
fs.defaultFS hdfs://localhost:9000
etc/hadoop/hdfs-site.xml
dfs.replication 1
$ bin/hdfs namenode -format $ sbin/start-dfs.sh #查看进程 $jps429 SecondaryNameNode172 NameNode1523 Jps286 DataNode
Namenode web地址： http://localhost:50070/
可以执行命令测试一下
# create input files$ mkdir input $ echo "Hello Docker" >input/file2.txt $ echo "Hello Hadoop" >input/file1.txt# create input directory on HDFS$ hadoop fs -mkdir -p input# put input files to HDFS$ hdfs dfs -put ./input/* input# run wordcount$ hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.4.jar wordcount input output# print the input files$ echo -e "\ninput file1.txt:"$ hdfs dfs -cat input/file1.txt $ echo -e "\ninput file2.txt:"$ hdfs dfs -cat input/file2.txt# print the output of wordcount$ echo -e "\nwordcount output:"$ hdfs dfs -cat output/part-r-00000
debug调试时候会出现下面信息：
WARN io.ReadaheadPool: Failed readahead on ifile
EBADF: Bad file descriptor
查阅信息后，说由于在快速读取文件的时候，文件被关闭引起，也可能是其他bug导致，此处忽略。
也可以 mapreduce.ifile.readahead＝false 临时禁掉
hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.4.jar wordcount -D mapreduce.ifile.readahead=false input output
当前MR为local模式运行，如果想通过YARN运行则需要配置启动YARN服务
修改etc/hadoop/mapred-site.xml
mapreduce.framework.name yarn
etc/hadoop/yarn-site.xml
yarn.nodemanager.aux-services mapreduce_shuffle
启动服务
$ sbin/start-yarn.sh
可以重新运行上步骤实例
可以查看 RM web地址： http://localhost:8088/
前提已经具有docker环境
将下载
jdk-7u80-linux-x64.tar.gz 放到jdk文件夹
hadoop-2.6.4.tar.gz 压缩包放到 dist文件夹
目录结构：
./├── Dockerfile ├── dist │ └── hadoop-2.6.4.tar.gz └── jdk └── jdk-7u80-linux-x64.tar.gz
DockerFile hainiubl/hadoop-node:apache:
