1. Java

• 下载Java 1.8 64位版本https://java.com/en/download/. 如果不是64位java，在启动资源节点管理器时会出现错误
  

• Java 安装自选目录, 必须是中间不带空格的目录结构：比如 C:\java64
  

• 安装完成后，使用“java -version”命令在命令行中确认运行了正确的版本
  

C:\Users>java -versionjava version "1.8.0_251"Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_251-b08)Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.251-b08, mixed mode)

2. WinRAR/7-ZIP

• 下载并安装WinRAR 64位版本，用来解压Windows上的Linux类型tar.gz包： http://www.rarlab.com/download.htm
  

• 或者使用7-zip： https://www.7-zip.org/download.html
  

3. Hadoop

• 安装Hadoop发行版。二进制包: https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.9.1/hadoop-2.9.1.tar.gz
  

• 解压并将文件夹名重命名为hadoop，并将其放在C:\Learning
  

• 目录名字中间不要有空格(因为Hadoop初始开发基于linux， linux 文件名字不能有空格)。
  

3. 1 Setup Environmental Variables

添加以下目录到path变量:

3.2 Edit Hadoop Configuration注意：如果你不想自己配置下面 3.2 过程， 除了3.2.3 其它的步骤可以忽略， 那么下载下面链接（bin data etc）文件夹放到你的hadoop目录下覆盖（https://github.com/yjy24/bigdata_learning ）, 然后从3.2.3 开始继续！
3.2.1 新建data 目录和子目录

• c:/Learning/hadoop/data
• c:/Learning/hadoop/data/namenode
• c:/Learning/hadoop/data/datanode
  

3.2.2 修改 Hadoop 配置文件

• HDFS服务地址
  

[url=][/url]
a) C:\Learning\hadoop\etc\hadoop\core-site.xml<configuration>  <property>    <name>fs.defaultFS</name>    <value>hdfs://localhost:9000</value>  </property></configuration>[url=][/url]

• 加入如下内容到mapreduce 框架设置文件
  

[url=][/url]
b)  C:\Learning\hadoop\etc\hadoop\mapred-site.xml<configuration>  <property>    <name>mapreduce.framework.name</name>    <value>yarn</value>  </property></configuration>[url=][/url]

• 添加namenode 和 datanode 目录设置
  

[url=][/url]
c) C:\Learning\hadoop\etc\hadoop\hdfs-site.xml<configuration>    <property>    <name>dfs.replication</name>    <value>1</value>  </property>      <property>    <name>dfs.namenode.name.dir</name>    <value>file:///Learning/hadoop/data/namenode</value>  </property>      <property>    <name>dfs.datanode.data.dir</name>    <value>file:///Learning/hadoop/data/datanode</value>  </property></configuration>[url=][/url]

• 添加如下内容到Yarn配置文件
  

[url=][/url]
D:\Learning\hadoop\etc\hadoop\yarn-site.xml<configuration>     <property>        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>        <value>0.0.0.0</value>    </property>    <property>        <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>        <value>file:///c:/Learning/hadoop/tmp</value>    </property>  <property>    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>    <value>mapreduce_shuffle</value>  </property>    <property>    <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>    <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>  </property></configuration>[url=][/url]

• 设置 JAVA_HOME 目录到 hadoop-env.cmd. 文件第一行。
  

e) C:\Learning\hadoop\etc\hadoop\hadoop-env.cmd显性设置JAVA_HOMEset JAVA_HOME=C:\java64


3.2.3 下载配置Windows 环境需要的库文件

• 1. 安装 Visual C++ 2010 Redistributable Package (x64)： https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=14632
  

• 2. 把 winutils.exe 等 windows 需要的文件放到 C:\Learning\hadoop\bin 下面。
  

　　　　下载 https://github.com/yjy24/bigdata_learning 下面的bin 直接覆盖C:\Learning\hadoop\bin。

• 3. 把里面的 hadoop.dll  拷贝到 C:\Windows\System32 一份
  

3.3 启动Hadoop
3.3.1 格式化 Hadoop namenode：
[url=][/url]
>hdfs namenode -format Log on scren when run successfully:20/04/19 10:40:13 INFO common.Storage: Storage directory \Learning\hadoop\data\namenode has been successfully formatted.20/04/19 10:40:13 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Saving image file \Learning\hadoop\data\namenode\current\fsimage.ckpt_0000000000000000000 using no compression20/04/19 10:40:13 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Image file \Learning\hadoop\data\namenode\current\fsimage.ckpt_0000000000000000000 of size 320 bytes saved in 0 seconds .20/04/19 10:40:13 INFO namenode.NNStorageRetentionManager: Going to retain 1 images with txid >= 020/04/19 10:40:13 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG:[url=][/url]




3.3.2 启动 Hadoop 所有的服务：

• 要用管理员身份运行，四个service窗口会打开运行， 包括HDFS 的数据节点 和 Yarn 管理器服务进程
  

C:\Learning\hadoop\sbin\start-all.cmd   


3.4 Open Hadoop GUI

• 完成以上步骤后，打开浏览器，导航到: http://localhost:8088/cluster， 这里可以查看job的运行情况 log 信息。
  

                                   

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