Hadoop：Hadoop单机伪分布式的安装和配置

小咪咪 2022-08-21 15:54 134阅读 0赞

http://[blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51331734][blog.csdn.net_pipisorry_article_details_51331734]

本文内容：使用docker配置hadoop单机伪分布式开发环境

本教程配置环境：

docker (virtual box / virtual machine或者直接用ubuntu14.04都ok!，建议还是用虚拟机，docker太难搞了，没有配置的官方文件)

ubuntu14.04（Ubuntu 12.04 /32位、64位都ok!）

hadoop 2.6.0 (原生 Hadoop 2都ok!)

jdk1.8.0\_91(应该1.6+应该都ok!)[皮][Link 1][皮][Link 1]blog

# Docker安装和配置 #

\# apt-get update

\# apt-get install docker.io

\#service docker start

让它随服务器的启动而自动运行

\# update-rc.d docker defaults

\#gpasswd -a pika docker  \#普通用户pika也可以运行docker命令

\[[docker的概念及安装][docker]\]

\[[dokcer的配置和命令][dokcer]\]

[皮皮blog][Link 1]

# Ubuntu配置 #

下载ubuntu镜像  
\# docker pull ubuntu:14.04

\#docker run -it ubuntu bash

## 创建hadoop用户 ##

\{虚拟机中 配置时可能要用到，docker中不用\}

如果你安装 Ubuntu 的时候不是用的 “hadoop” 用户，那么需要增加一个名为 hadoop 的用户。  
首先按 ctrl+alt+t 打开终端窗口，输入如下命令创建新用户 :sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash  
这条命令创建了可以登陆的 hadoop 用户，并使用 /bin/bash 作为 shell。  
接着使用如下命令设置密码：sudo passwd hadoop  
可为 hadoop 用户增加管理员权限，方便部署，避免一些权限问题：sudo adduser hadoop sudo  
最后注销当前用户，在登陆界面使用刚创建的 hadoop 用户进行登陆

## 安装必要和常用软件    ##

root@171664f3fa1d:/\# apt-get update   \#更新apt，不是用的docker也是这样操作

\# apt-get install -y vim

**安装和配置java环境**

在主机上从[Oracle][]官方网站下载对应版本的JDK安装包

将本机下载目录/media/pika/softwares/Downloads/LinuxInstalls分享到Docker的/mnt 目录下

\#docker run -v /media/pika/softwares/Downloads/LinuxInstalls:/mnt -it c917d6497f55 bash

root@f26f7d459863:/\# tar -zxf /mnt/jdk-8u91-linux-x64.tar.gz -C /opt   \#解压到/opt目录

root@f26f7d459863:/\#sudo vim /etc/environment  
第一行“...”的path末尾加上:$\{JAVA\_HOME\}/bin，后面export路径  
PATH="/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:$\{JAVA\_HOME\}/bin"  
export JAVA\_HOME=/opt/jdk1.8.0\_91  
export JRE\_HOME=$\{JAVA\_HOME\}/jre  
export CLASSPATH=.:$\{JAVA\_HOME\}/lib:$\{JRE\_HOME\}/lib  
  
root@f26f7d459863:/\#  
sudo update-alternatives --install /usr/bin/java java /opt/jdk1.8.0\_91/bin/java 300;  
  
sudo update-alternatives --install /usr/bin/javac javac /opt/jdk1.8.0\_91/bin/javac 300;  
  
sudo update-alternatives --install /usr/bin/javah javah /opt/jdk1.8.0\_91/bin/javah 300;  
  
sudo update-alternatives --install /usr/bin/jar jar /opt/jdk1.8.0\_91/bin/jar 300  
  
. /etc/environment  
测试是否安装成功  
root@f26f7d459863:/\#java -version

\[[java环境配置：安装jdk、eclipse][java_jdk_eclipse]\]

lz使用的ubuntu镜像是之前配置好的python\_ubuntu\[[使用docker配置python开发环境][docker_python]\]，里面安装好了vim、openssh-server等等，当然你可以直接安装  
**安装SSH、配置SSH无密码登陆**  
集群、单节点模式都需要用到 SSH 登陆(ssh must be installed and sshd must be running to use the Hadoop scripts that manage remote Hadoop daemons)，Ubuntu 默认已安装了 SSH client，还需要安装 SSH server：  
root@f26f7d459863:/\#sudo apt-get install -y openssh-server

编辑sshd的配置文件root@f26f7d459863:/\#vim /etc/ssh/sshd\_config，将其中UsePAM参数设置成“no”  
启动sshd服务root@f26f7d459863:/\# /etc/init.d/ssh start

\#每次重启都要重新启动，所以要加入到profile中开机自启

\# vim /etc/profile

![Center][]

查看ssh服务状态 root@f26f7d459863:/\# ps -e | grep ssh  
   47 ?        00:00:00 sshd

安装后，可以使用如下命令登陆本机：ssh localhost  
此时会有SSH首次登陆提示，输入 no，(输入yes再输入密码，这样就登陆到本机了，但这样登陆是需要每次输入密码的，我们需要配置成SSH无密码登陆比较方便，如果进去了首先退出刚才的 ssh)。  
回到我们原先的终端窗口，然后利用 ssh-keygen 生成密钥，并将密钥加入到授权中：  
exit                           \# 退出刚才的 ssh localhost  
cd ~/.ssh/                     \# 若没有该目录，请先执行一次ssh localhost  
ssh-keygen -t rsa              \# 会有提示，都按回车就可以  
cat ./id\_rsa.pub >> ./authorized\_keys  \# 加入授权

**另开一个terminal，保存当前的容器为镜像**

docker ps找到刚才安装了ssh的镜像/容器id

docker commit 容器id

pika:~$docker ps  
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS               NAMES  
07f9a3b3f737        tmp:latest          "bash"              5 minutes ago       Up 5 minutes                            condescending\_pike     
pika:~$docker commit o7f9 ssh

\[[Docker创建支持ssh服务的容器和镜像][Docker_ssh]\]

[皮皮blog][Link 1]

# Hadoop的安装和配置 #

Hadoop 2 可以通过 http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/ 或者 http://mirrors.cnnic.cn/apache/hadoop/common/ 下载，一般选择下载最新的稳定版本，即下载 “stable” 下的 hadoop-2.x.y.tar.gz 这个格式的文件，这是编译好的，另一个包含 src 的则是 Hadoop 源代码，需要进行编译才可使用。

### 安装Hadoop 至 /usr/local/ 中 ###

docker容器中下载hadoop到/usr/local并解压

root@f851ff17e8ad:~\# wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.6.4/hadoop-2.6.4.tar.gz -P /usr/local  
root@f851ff17e8ad:/usr/local\# tar -zxf hadoop-2.6.4.tar.gz

root@f851ff17e8ad:/usr/local\# ln -s /usr/local/hadoop-2.6.4 /usr/local/hadoop    \#设置软链接，这样两个目录是一样的了

\# ls /usr/local/hadoop  
LICENSE.txt  README.txt  etc      input  libexec  sbin   tmp  
NOTICE.txt   bin         include  lib    output   share

sudo chown -R hadoop ./hadoop       \# -R递归修改文件所有者为hadoop

### 检查 Hadoop 是否可用 ###

. /etc/environment  \#先要执行这个，否则JAVA\_HOMEF未设置，很奇怪，这个文件没有在docker run的时候随机启动，但是/etc/profile却又的确随机启动了？

root@f851ff17e8ad:/usr/local\# hadoop/bin/hadoop version  
Hadoop 2.6.4  
Subversion https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/hadoop.git -r 5082c73637530b0b7e115f9625ed7fac69f937e6  
Compiled by jenkins on 2016-02-12T09:45Z  
Compiled with protoc 2.5.0  
From source with checksum 8dee2286ecdbbbc930a6c87b65cbc010  
This command was run using /usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/common/hadoop-common-2.6.4.jar

[皮皮blog][Link 1]

# Hadoop单机非分布式配置 #

Hadoop 默认模式为非分布式模式，无需进行其他配置即可运行。非分布式即单 Java 进程，方便进行调试。

### Hadoop单机非分布式实例运行 ###

Hadoop 附带了丰富的例子（运行 ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar 可以看到所有例子），包括 wordcount、terasort、join、grep 等。

运行 grep 例子，我们将 input 文件夹中的所有文件作为输入，筛选当中符合正则表达式 'o\*' 的单词并统计出现的次数，最后输出结果到 output 文件夹中。

root@f851ff17e8ad:/usr/local/hadoop\# rm -r output

root@f851ff17e8ad:/usr/local/hadoop\# mkdir input  
root@f851ff17e8ad:/usr/local/hadoop\# cp README.txt input/    \# 将readme文件作为输入文件测试  
root@f851ff17e8ad:/usr/local/hadoop\# ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.4.jar grep ./input ./output 'o\*'  
root@f851ff17e8ad:/usr/local/hadoop\# cat ./output/\*

1257      
101    o  
4    oo  
**Note**: Hadoop 默认不会覆盖结果文件，因此再次运行上面实例会提示出错，需要先将 ./output 删除，所以每次运行hadoop最好在前面加上rm -r ./output

# Hadoop单机伪分布式配置 #

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。

### Hadoop执行命令目录加入到path中 ###

\# vim /etc/environment

PATH="/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:$\{JAVA\_HOME\}/bin:**$\{HADOOP\_HOME\}/bin:$\{HADOOP\_HOME\}/sbin**"  
export JAVA\_HOME=/opt/jdk1.8.0\_91  
export JRE\_HOME=$\{JAVA\_HOME\}/jre  
export CLASSPATH=.:$\{JAVA\_HOME\}/lib:$\{JRE\_HOME\}/lib:$\{HADOOP\_HOME\}/share  
**export HADOOP\_HOME=/usr/local/hadoop-2.6.4**

Note: HADOOP\_HOME必须使用实际目录，不能使用软链接！

\# . /etc/environment

### 修改配置文件 core-site.xml和hdfs-site.xml ###

root@f851ff17e8ad:/usr/local/hadoop\# vim etc/hadoop/core-site.xml  
root@f851ff17e8ad:/usr/local/hadoop\# vim etc/hadoop/hdfs-site.xml

将当中的<configuration></configuration>修改成：

<configuration>  
        <property>  
             <name>hadoop.tmp.dir</name>  
             <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>  
             <description>Abase for other temporary directories.</description>  
        </property>  
        <property>  
             <name>fs.defaultFS</name>  
             <value>hdfs://localhost:9000</value>  
        </property>  
</configuration>

同样修改配置文件 hdfs-site.xml：  
<configuration>  
        <property>  
             <name>dfs.replication</name>  
             <value>1</value>  
        </property>  
        <property>  
             <name>dfs.namenode.name.dir</name>  
             <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value>  
        </property>  
        <property>  
             <name>dfs.datanode.data.dir</name>  
             <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value>  
        </property>  
</configuration>

### Hadoop配置文件说明 ###

Hadoop 的运行方式是由配置文件决定的（运行 Hadoop 时会读取配置文件），因此如果需要从伪分布式模式切换回非分布式模式，需要删除 core-site.xml 中的配置项。  
此外，伪分布式虽然只需要配置 fs.defaultFS 和 dfs.replication 就可以运行，不过若没有配置 hadoop.tmp.dir 参数，则默认使用的临时目录为 /tmp/hadoo-hadoop，而这个目录在重启时有可能被系统清理掉，导致必须重新执行 format 才行。

同时也指定 dfs.namenode.name.dir 和 dfs.datanode.data.dir，否则在接下来的步骤中可能会出错。

### 配置完成后，执行 NameNode 的格式化 ###

root@f851ff17e8ad:/usr/local/hadoop\# bin/hdfs namenode -format

成功的话，会看到 “successfully formatted” 和 “Exitting with status 0” 的提示，若为 “Exitting with status 1” 则是出错。

16/05/07 02:22:15 INFO common.Storage: Storage directory /usr/local/hadoop/tmp/dfs/name has been successfully formatted.  
16/05/07 02:22:15 INFO namenode.NNStorageRetentionManager: Going to retain 1 images with txid >= 0  
16/05/07 02:22:15 INFO util.ExitUtil: Exiting with status 0

### 开启 NameNode 和 DataNode 守护进程 ###

root@962af2807540:/\# start-dfs.sh  
Note: 若出现SSH提示，输入yes即可

![Center 1][]

### 启动Hadoop可能的错误及解决 ###

**Hadoop无法正常启动的解决方法**  
一般可以查看启动日志来排查原因，注意几点：  
启动时会提示形如 “DBLab-XMU: starting namenode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-DBLab-XMU.out”，其中 DBLab-XMU 对应你的机器名，但其实启动日志信息是记录在 /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-DBLab-XMU.log 中，所以应该查看这个后缀为 .log 的文件；  
每一次的启动日志都是追加在日志文件之后，所以得拉到最后面看，对比下记录的时间就知道了。  
一般出错的提示在最后面，通常是写着 Fatal、Error、Warning 或者 Java Exception 的地方。  
可以在网上搜索一下出错信息，看能否找到一些相关的解决方法。

**错误1：**

启动时可能会出现如下 WARN 提示：WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform… using builtin-java classes where applicable。该 WARN 提示可以忽略，并不会影响正常使用（该 WARN 可以通过

编译 Hadoop 源码解决）。

**错误2：**

出错：Starting namenodes on \[localhost\]  
localhost: Error: JAVA\_HOME is not set and could not be found.

明明已经设置了，并且root@962af2807540:/\# echo $JAVA\_HOME  
/opt/jdk1.8.0\_91成功输出！

终于找到解决方案：

root@962af2807540:/\# vim /usr/local/hadoop-2.6.4/libexec/hadoop-config.sh

在这个位置加上export JAVA\_HOME=/opt/jdk1.8.0\_91

![Center 2][]

**错误3：**

启动 Hadoop 时提示 Could not resolve hostname  
如果启动 Hadoop 时遇到输出非常多“ssh: Could not resolve hostname xxx”的异常情况  
这个并不是 ssh 的问题，可通过设置 Hadoop 环境变量来解决。首先按键盘的 ctrl + c 中断启动，然后在 ~/.bashrc 中，增加如下两行内容（设置过程与 JAVA\_HOME 变量一样，其中 HADOOP\_HOME 为 Hadoop 的安装目录）：  
export HADOOP\_HOME=/usr/local/hadoop  
export HADOOP\_COMMON\_LIB\_NATIVE\_DIR=$HADOOP\_HOME/lib/native  
执行 source ~/.bashrc 使变量设置生效，然后再次执行 ./sbin/start-dfs.sh 启动 Hadoop。

**错误4：DataNode 没有启动**

一般情况下，若是 DataNode 没有启动，可尝试如下的方法（注意这会删除 HDFS 中原有的所有数据，如果原有的数据很重要请不要这样做）：  
./sbin/stop-dfs.sh   \# 关闭  
rm -r ./tmp 删除 tmp 文件，注意这会删除 HDFS 中原有的所有数据  
./bin/hdfs namenode -format 重新格式化 NameNode  
./sbin/start-dfs.sh  \# 重启

### 通过jps查看启动的Hadoop进程 ###

启动完成后，可以通过命令 jps 来判断是否成功启动，若成功启动则会列出如下进程: “NameNode”、”DataNode” 和 “SecondaryNameNode”（如果 SecondaryNameNode 没有启动，请运行 sbin/stop-dfs.sh 关闭进程，然后再次尝试启动尝试）。如果没有 NameNode 或 DataNode ，那就是配置不成功，请仔细检查之前步骤，或通过查看启动日志排查原因。

root@962af2807540:/\# jps  
2364 NameNode  
2477 DataNode  
3054 Jps  
2623 SecondaryNameNode  
**Note**: 如果是虚拟机配置的hadoop，成功启动后，可以访问 Web 界面 http://localhost:50070 查看 NameNode 和 Datanode 信息，还可以在线查看 HDFS 中的文件。

可以保存docker容器为images，下次不用再配置！

另开一个terminal:

pika:/usr/local$docker ps  
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS               NAMES  
962af2807540        hadoop1:latest      "bash"              49 minutes ago      Up 49 minutes                           elegant\_ritchie       
pika:/usr/local$docker commit 962af2807540607a75c4df75dc4533c8844f227c8834beb14a3ff8517ff98be7 hadoop2  
ed64af5ef788703e59022bbe5786cbd3d0e443c906aa3c12b7a9528162adbb47

不知道为嘛，每次重新打开docker容器，一定要手动执行，配置文件死也不自动执行，也是醉了！！！

pika:~$docker run -it hadoop2 bash

root@962af2807540:/\# . /etc/environment       \#lz每次都要执行一次，再检查一次，再执行一次才有效，什么鬼！  
root@962af2807540:/\# echo $PATH   \#检查  
root@962af2807540:/\# /etc/init.d/ssh start

[皮皮blog][Link 1]

# Hadoop单机伪分布式运行实例    #

单机模式grep 例子读取的是本地数据，伪分布式读取的则是 HDFS 上的数据。这里我们还要自己写java代码，并在java代码中引入hadoop packages。

\{浅色部分是在虚拟机中配置时可能要用的，docker中并不用\}

要使用 HDFS，首先需要在 HDFS 中创建用户目录：  
./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop  
接着将文件复制到分布式文件系统中。

我们使用的是 hadoop 用户，并且已创建相应的用户目录 /user/hadoop ，因此在命令中就可以使用相对路径如 input，其对应的绝对路径就是 /user/hadoop/input

**\#将宿主机上.../hw2目录下的文件（java文件，输入测试文件 [ 下载][Link 2]）传入docker镜像hadoop2中**

pika:~$docker run -v /media/pika/files/mine/java\_workspace/BDMS/src/hw2:/mnt -it hadoop2 bash  
root@86bad9431b71:/\# mkdir /files  
root@86bad9431b71:/\# cp -r /mnt/\* /files/  
root@b4fa0b8f916a:/\# ls /files/  
AvgTime-manifest.txt  AvgTime.java  example-input.txt  part1-input

**\#设置环境变量/启动ssh**  
root@962af2807540:/\# . /etc/environment       \#很神奇的问题：lz每次都要执行一次，检查一次，再执行一次，再检查才有效，什么鬼！  
root@962af2807540:/\# echo $PATH   \#检查

/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/opt/jdk1.8.0\_91/bin:/usr/local/hadoop-2.6.4/bin:/usr/local/hadoop-2.6.4/sbin

root@962af2807540:/\# hadoop classpath

Note：要将hadoop classpath输出加入到CLASSPATH中，Hadoop provides a convenient utility to get the CLASSPATH information you need. Run "hadoop classpath" This should give you the information you need set your classpath for compiling your code.否则java代码中import package org.apache.hadoop.\*会出错：javac .java error: package org.apache.hadoop.conf does not exist...\[[package org.apache.hadoop.fs does not exist][]\]

root@962af2807540:/\# export CLASSPATH=$CLASSPATH:/usr/local/hadoop-2.6.4/etc/hadoop:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/common/lib/\*:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/common/\*:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/hdfs:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/hdfs/lib/\*:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/hdfs/\*:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/yarn/lib/\*:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/yarn/\*:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/mapreduce/lib/\*:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/mapreduce/\*:/usr/local/hadoop-2.6.4/contrib/capacity-scheduler/\*.jar

root@962af2807540:/\# /etc/init.d/ssh start    \#.bashrc和/etc/environment启动都不行！什么鬼！

**\#启动hadoop并将input文件copy到hdfs中**

root@cbdb25c79414:/\# start-dfs.sh

root@cbdb25c79414:/\# hdfs dfs -ls /    \#初始为空  
root@cbdb25c79414:/\# hdfs dfs -mkdir -p /pika/input  
root@cbdb25c79414:/\# hdfs dfs -ls /  
Found 1 items  
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2016-05-08 07:46 /pika

root@4e43a145c914:/\# hdfs dfs -put /files/\*input\* /pika/input    \#将docker images中的输入文件copy到hadoop hdfs文件系统中供其使用（.java文件是可以不用copy进去的）  
root@f7806a3d777c:/\# hdfs dfs -ls /pika/input  
Found 2 items  
\-rw-r--r--   1 root supergroup        165 2016-05-08 15:52 /pika/input/example-input.txt  
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2016-05-08 15:52 /pika/input/part1-input

**\#编译执行java的hadoop程序**

root@b4fa0b8f916a:/\# cd files  
root@b4fa0b8f916a:/files\# rm -f \*.class \*.jar                                       \#移除已有的java编译文件

root@b4fa0b8f916a:/files\# javac AvgTime.java  
root@b4fa0b8f916a:/files\# jar cfm AvgTime.jar AvgTime-manifest.txt AvgTime\*.class

root@b4fa0b8f916a:/files\# hdfs dfs -rm -f -r /pika/output                 \#移除已有的output文件夹目录  
root@b4fa0b8f916a:/files\#hadoop jar ./AvgTime.jar /pika/input/example-input.txt /pika/output            \#执行hadoop程序  
root@b4fa0b8f916a:/files\#hdfs dfs -cat '/pika/output/part-\*'                                                                         \#查看输出

1.2.3.4 18811001100    2 28.500  
alpha 1.2.3.4    2 20.200  
beta alpha    2 4.100

**Note**: Hadoop 运行程序时，输出目录不能存在，否则会提示错误 “ org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException: Output directory hdfs://localhost:9000/user/hadoop/output already exists” ，因此若要再次执行，需要执行如下命令删除 output 文件夹:   ./bin/hdfs dfs -rm -r output

运行 Hadoop 程序时，为了防止覆盖结果，程序指定的输出目录（如 output）不能存在，否则会提示错误，因此运行前需要先删除输出目录。在实际开发应用程序时，可考虑在程序中加上如下代码，能在每次运行时自动删除输出目录，避免繁琐的命令行操作：  
Configuration conf = new Configuration();  
Job job = new Job(conf);  
/\* 删除输出目录 \*/  
Path outputPath = new Path(args\[1\]);  
outputPath.getFileSystem(conf).delete(outputPath, true);

最后可以保存上面的操作为新的docker images:

pika:~$docker ps  
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS               NAMES  
f7806a3d777c        hadoop3:latest      "bash"              50 minutes ago      Up 50 minutes                           berserk\_nobel         
pika:~$docker commit f780 hadoop  
ed780cf5e9d631e00bdb26eded5b74928c173fbd6b1391269f83658695433e8b

终于写完了，也是给跪了。。。

from: [http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51331734][blog.csdn.net_pipisorry_article_details_51331734]

ref: [ Hadoop 2.6 Installing on Ubuntu 14.04 (Single-Node Cluster)][Hadoop 2.6 Installing on Ubuntu 14.04 _Single-Node Cluster]

[Hadoop MapReduce Next Generation - Setting up a Single Node Cluster.][]

[Hadoop单机/伪分布式配置\_Hadoop2.6.0/Ubuntu14.04][Hadoop_Hadoop2.6.0_Ubuntu14.04]

[blog.csdn.net_pipisorry_article_details_51331734]: http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51331734
[Link 1]: http://blog.csdn.net/pipisorry
[docker]: http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50754385
[dokcer]: http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50803028
[Oracle]: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
[java_jdk_eclipse]: http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/42918761
[docker_python]: http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50808034
[Center]: /images/20220724/a3ba1299b33e47b1b08778bad20e5d16.png
[Docker_ssh]: http://blog.csdn.net/kongxx/article/details/38395305
[Center 1]: /images/20220724/888dc3b7f41c4cb480b02cdc85ef1c64.png
[Center 2]: /images/20220724/4c567d2bb98d42ec96fd183924df41da.png
[Link 2]: http://123
[package org.apache.hadoop.fs does not exist]: http://stackoverflow.com/questions/26723526/package-org-apache-hadoop-fs-does-not-exist
[Hadoop 2.6 Installing on Ubuntu 14.04 _Single-Node Cluster]: http://www.bogotobogo.com/Hadoop/BigData_hadoop_Install_on_ubuntu_single_node_cluster.php
[Hadoop MapReduce Next Generation - Setting up a Single Node Cluster.]: http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.4/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html
[Hadoop_Hadoop2.6.0_Ubuntu14.04]: http://www.powerxing.com/install-hadoop/