最近在学习 Hadoop，正好前几天又在玩儿树莓派，查阅了一些文档，感觉在树莓派上搭建 Hadoop 集群是可行的，当然了，别对性能抱太大的希望，主要是感受一下分布式计算的魅力。在这个过程中参考了很多文档，先列在这里，基本上这些文档都非常详细了，大家可以直接参考。
How to build 7 node Raspberry Pi Hadoop cluster
Hadoop集群安装配置教程 Hadoop2.6.0 Ubuntu/CentOS
实验软硬件清单
以下是我的实验环境所用的硬件和软件版本清单：
硬件部分：
– 树莓派2B型×6，4 核，1GHz CPU，1GB RAM
– 树莓派用散热片×12，用来超频后的散热
– TF卡×6，64GB，Class 10
– HDMI 线×1，我这里选择的是一端 HDMI，一端 DVI 的，因为我的显示没有 HDMI 接口
– USB 电源线×6，5V，2A。因为树莓派2B型的工作电流是 1.8A@5V 的
– USB 充电器×1，6 口，单口最大电流输出 2.4A
– 网线×6
– 8 口千兆交换机×1，用交换机是想从电脑可以直接访问每一台树莓派，这里用路由器也是可以的
软件部分：
– 操作系统：Raspbian Wheezy
– Java 环境：OpenJDK 7
– Hadoop 2.6.3
树莓派环境准备
给树莓派安装操作系统
给树莓派安装操作系统比较简单，这里需要说一下的是，我用的是苹果笔记本，一般卖树莓派的店附带的工具都是 Windows 版本的，所以，要在苹果操作系统上刷树莓派的卡，可以考虑另外一个小工具 ApplePi Baker：
MacOS X – ApplePi Baker – Prep SD-Cards for IMG or NOOBS
由于我插入的卡是已经做好系统的，所以“Prep for NOOBS”的按钮没有亮起来。如果你用的是一张空白的卡，这个按钮是可以点击的，首先点击这个按钮，完成分区，然后在“IMG file”栏选择 Wheezy 的镜像，通常是一个 .img 文件。选择好之后，就可以通过“Restore Backup”来恢复镜像到 SD 卡了，我的是 USB 2.0 的，大概花费 3-4 分钟。
卡刷完毕之后，查到树莓派，再插上电源线、鼠标和显示器，点亮树莓派，第一次运行，会进入树莓派的设定界面，然后做这么几个操作：
- 扩展存储卡，把整张卡都给树莓派用
- 设置时区，我这里选择的是 Asia 下面的 Shanghai
- 设置编码，建议系统默认编码选择为 en_US.UTF-8 UTF-8
- 设置键盘为 Generic-101，布局采用 United States
- 开启 SSH 服务
- 超频，选择 RPi 2，也就是主频 1000GHz
- 设置主机名，这一步可以先不做
完成设定之后，重启树莓派。
更新系统以及安装 Java 环境
先更新系统主要的软件包，为了提高速度，可以选择国内的源。我用的是中科大的源，速度还是很快的，感谢他们为开源软件做出的贡献。
我当时在做的时候是每个卡单独刷的，然后在每个节点上执行更新，花费了太多的时间，所以这里给出另外的方案，未经亲自尝试，如果有问题请大家告知
首先更新
sources.list
文件，修改这个文件需要使用
root
级别，所以这样：
pi@raspberrypi ~ $ sudo vi /etc/apt/sources.list在第一行行首插入一个
#注释掉，然后在文件末尾加入中科大的源：
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/raspbian/raspbian/ wheezy main contrib non-free rpi保存文件，回到命令行，更新 apt 的源：
pi@raspberrypi ~ $ sudo apt-get update然后更新系统：
pi@raspberrypi ~ $ sudo apt-get upgrade耐心等待一下，等待 apt 源更新完毕之后，安装 Java 环境，我这里选择的是 openjdk-7-jdk：
pi@raspberrypi ~ $ sudo apt-get install openjdk-7-jdkOpenJDK 将被安装到
/usr/lib/jvm/java-7-openjdk-armhf，记下来这个路径，后面要用到。
安装完毕 Java 之后，确认一下 Java 的版本：
pi@raspberrypi ~ $ java -version java version "1.7.0_91" OpenJDK Runtime Environment (IcedTea 2.6.3) (7u91-2.6.3-1~deb7u1+rpi1) OpenJDK Zero VM (build 24.91-b01, mixed mode)创建 Hadoop 用户以及设置相关环境
接下来，我们使用
pi这个用户来创建 Hadoop 相关的用户：
创建
hadoop用户，所属的组，也是
hadoop，这个用户的 HOME 目录位于
/home/hadoop：
pi@raspberrypi ~ $ sudo useradd -m -s /bin/bash hadoop将
hadoop这个用户加入到
sudo组，后续的操作将直接使用
hadoop这个用户，不再需要使用
pi这个用户了。
pi@raspberrypi ~ $ sudo adduser hadoop sudo Adding userhadoop' to groupsudo' ...
Adding user hadoop to group sudo
Done.为
hadoop用户设定一个密码，用来从远程的电脑访问树莓派：
pi@raspberrypi ~ $ sudo passwd hadoop Enter new UNIX password: Retype new UNIX password: passwd: password updated successfully为了实验方便，我为
hadoop用户设定的密码就是
hadoop，在实际应用场景中，不建议设定这么简单的密码。
然后为
hadoop用户配置环境变量，首先，我们退出
pi用户的登录，使用
hadoop用户直接登录树莓派，登录之后，默认位于他的 HOME 目录，编辑 HOME 目录下的隐藏文件
.bashrc，在最后加入几行内容：
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-openjdk-armhf export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:虽然我们还没有开始安装 Hadoop，但是把 Hadoop 相关的环境变量先设置上。然后退出再重新登录，使我们新配置的环境变量生效（也可以不退出，使用
source . .bashrc来强制环境生效，但是我喜欢重新登录的方式）。重新登陆之后，可以使用
echo $JAVA_HOME命令来查看是否是我们配置的路径。
配置 hosts 文件
使用
hadoop用户登录，编辑
/etc/hosts文件。假定我规划的是 6 个节点对应的主机名为 node1-node6，IP 地址从 101-106。我是直接在路由器上使用 Mac 地址绑定的 IP 地址，也可以在每个节点配置静态 IP 地址。在路由器上使用 MAC 绑定 IP 地址需要等到 6 个树莓派节点都点亮之后，通过
ifconfig -a命令查看其网卡的 Mac 地址才可以。要编辑这个文件，需要
root权限，所以需要
sudo vi /etc/hosts，编辑完毕之后，
/etc/hosts文件看起来应该是这样的：
127.0.0.1 localhost ::1 localhost ip6-localhost ip6-loopback fe00::0 ip6-localnet ff00::0 ip6-mcastprefix ff02::1 ip6-allnodes ff02::2 ip6-allrouters 192.168.1.101 node1 192.168.1.102 node2 192.168.1.103 node3 192.168.1.104 node4 192.168.1.105 node5 192.168.1.106 node6注意，第一次使用
hadoop用户执行
sudo命令时，会有一些提示，仔细看这些提示的内容还是很有意思的：
hadoop@raspberrypi ~ $ sudo vi /etc/hosts
We trust you have received the usual lecture from the local System
Administrator. It usually boils down to these three things:#1) Respect the privacy of others. #2) Think before you type. #3) With great power comes great responsibility.[sudo] password for hadoop:
到这里，第一个节点的准备工作完成了。
复制到另外 5 个树莓派
将第一块做好的树莓派关机
sudo halt，然后断电，将 TF 卡弹出，使用 ApplePi Baker 的“Create Backup”将卡中的内容镜像出来。由于使用的存储卡都比较大，实际使用的空间又比较少，为了减小镜像文件包的体积，建议使用 zip 格式制作镜像。然后开始为每个主机点亮，并且设置主机名。树莓派的配置界面仅在第一次执行，如果还需要调用这个配置界面，可以使用下面的命令：
pi@raspberrypi ~ $ sudo raspi-config按照前面的规划，主机名为 node1-node6。
节点间免密码 SSH 登录
Hadoop 集群之间的管理是通过 SSH 来进行的，所以需要将各个节点之间打通免密码 SSH 登录。首先，依次使用
hadoop账户登录到各个节点，生成 SSH 的密钥对：
hadoop@node1 ~ $ ssh-keygen -t rsa Generating public/private rsa key pair. Enter file in which to save the key (/home/hadoop/.ssh/id_rsa): Created directory '/home/hadoop/.ssh'. Enter passphrase (empty for no passphrase): Enter same passphrase again: Your identification has been saved in /home/hadoop/.ssh/id_rsa. Your public key has been saved in /home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub. The key fingerprint is: ca:c1:59:08:0e:2b:c3:fd:a0:80:03:d7:00:00:f6:e9 hadoop@node1 The key's randomart image is: +--[ RSA 2048]----+ |. o.. | |+.o+.. . | |*o.+... . | |o=. =. o | |......+ S | | o . o | | . o | | E | | | +-----------------+屏幕上出现提示的时候，一路回车，直到命令执行完毕返回到 shell 环境，此时，在
hadoop用户的
$HOME/.ssh目录下，将产生 2 个文件，分别是 rsa 密钥的私钥（
/home/hadoop/.ssh/id_rsa）和公钥（
/home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub）
6 个节点的 rsa 钥匙对生成完毕之后，回到 node1，然后在
$HOME/.ssh目录下创建认证密钥文件
authorized_keys：
hadoop@node1 ~ $ cd .ssh hadoop@node1 ~/.ssh $ cat id_rsa.pub > authorized_keys然后，依次登录 node2-node6，将他们的
$HOME/.ssh/id_rsa.pub文件中的内容复制，粘贴到 node1 的
$HOME/.ssh/authorized_keys中，一行一个。
最终，在 node1 上的
authorized_keys文件看起来大概是这样的（中间大段的 BASE64 字符串表示的密钥信息已被移除）：
ssh-rsa BASE64_STRING hadoop@node1 ssh-rsa BASE64_STRING hadoop@node2 ssh-rsa BASE64_STRING hadoop@node3 ssh-rsa BASE64_STRING hadoop@node4 ssh-rsa BASE64_STRING hadoop@node5 ssh-rsa BASE64_STRING hadoop@node6接下来，在 node1 节点上，依次
ssh登录到 node1-node6（要包括自己），第一次
ssh登录到某个节点的时候，会有提示：
The authenticity of host 'node1 (192.168.1.101)' can't be established. ECDSA key fingerprint is c5:4e:7e:2b:fe:5e:ac:71:3d:20:8b:ae:e9:16:9e:04. Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? yes这里要输入
yes，让 node1 记录主机的密钥指纹，接下来按照提示输入密码，然后退出。此时在
$HOME/.ssh/目录下会生成
known_hosts文件。
从 node1 上再依次登录 node2-node6。全部登录完毕之后，就会在 node1 的
.ssh目录生成完整的
authorized_keys文件和
known_hosts文件。
接下来，需要将这两个文件复制到 node2-node6 节点：
hadoop@node1 ~ $ cd .ssh hadoop@node1 ~/.ssh $ scp authorized_keys node2:~/.ssh hadoop@node1 ~/.ssh $ scp known_hosts node2:~/.ssh # 然后是 node3-node6至此，系统级的基本工作就完成了，接下来是安装和配置 Hadoop 了。
安装配置 Hadoop
安装 Hadoop
下面的操作，如果没有特殊说明，都是在 node1 上完成的。我们将 node1 规划为 HDFS 的 NameNode，也就是管理节点。
首先下载 Hadoop 2.6.3 版本的安装文件：
接下来，是解压缩、修改文件夹名称以及修改文件夹的属主信息，Hadoop 将被安装到
/usr/local，参考前面步骤设定的
HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop。默认情况下，解压缩后的文件夹是带有版本名称的，所以需要重命名。
hadoop@node1 ~ $ wget http://apache.opencas.org/hadoop/common/hadoop-2.6.3/hadoop-2.6.3.tar.gz hadoop@node1 ~ $ sudo tar xvzf hadoop-2.6.3.tar.gz -C /usr/local hadoop@node1 ~ $ cd /usr/local hadoop@node1 /usr/local $ sudo chown -R hadoop:hadoop hadoop-2.6.3 hadoop@node1 /usr/local $ sudo mv hadoop-2.6.3 hadoop来验证一下 Hadoop 是否安装成功了吧：
hadoop@node1 ~/.ssh $ hadoop version Hadoop 2.6.3 Subversion https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/hadoop.git -r cc865b490b9a6260e9611a5b8633cab885b3d247 Compiled by jenkins on 2015-12-18T01:19Z Compiled with protoc 2.5.0 From source with checksum 722f77f825e326e13a86ff62b34ada This command was run using /usr/local/hadoop/share/hadoop/common/hadoop-common-2.6.3.jar如果能够看到上面的信息，表示 Hadoop 安装成功。
替换 Guava 类库
接下来，还暂时不能进入到 Hadoop 的配置环节，因为有一个 jar 文件的版本有些问题，就是 Google 的
guava类库，Hadoop 2.6.3 带的是 guava-11.0.2 版本，在我实验的过程中发现，这个版本会有一些问题，会导致创建 HDFS 的时候，无法成功完成 format 动作。
我首先尝试了 guava 的 19.0 版本，发现 HDFS 的 format 正常了，但是后面运行示例任务的时候又出现了问题，又尝试了 15.0 的版本，总算是正常了。国外的论坛上也有很多人对此表示抱怨和不理解，主要是 guava 这个类库的新版本去掉了老版本中的一个构造函数，直接导致无法正常运行测试任务。但是在 Ubuntu 上使用 Hadoop 自带的这个版本，并未发现异常
先去 Maven 仓库获取 guava 的 15.0 版本：
hadoop@node1 ~ $ wget http://central.maven.org/maven2/com/google/guava/guava/15.0/guava-15.0.jar然后编写一个脚本，命名为
guava-fix.sh，放到
hadoop用户的 HOME 目录，脚本文件的内容为：
export HADOOP_SHARED=/usr/local/hadoop/share/hadoop rm "${HADOOP_SHARED}/common/lib/guava-11.0.2.jar" rm "${HADOOP_SHARED}/hdfs/lib/guava-11.0.2.jar" rm "${HADOOP_SHARED}/httpfs/tomcat/webapps/webhdfs/WEB-INF/lib/guava-11.0.2.jar" rm "${HADOOP_SHARED}/kms/tomcat/webapps/kms/WEB-INF/lib/guava-11.0.2.jar" rm "${HADOOP_SHARED}/tools/lib/guava-11.0.2.jar" rm "${HADOOP_SHARED}/yarn/lib/guava-11.0.2.jar" cp guava-15.0.jar "${HADOOP_SHARED}/common/lib/guava-15.0.jar" cp guava-15.0.jar "${HADOOP_SHARED}/hdfs/lib/guava-15.0.jar" cp guava-15.0.jar "${HADOOP_SHARED}/httpfs/tomcat/webapps/webhdfs/WEB-INF/lib/guava-15.0.jar" cp guava-15.0.jar "${HADOOP_SHARED}/kms/tomcat/webapps/kms/WEB-INF/lib/guava-15.0.jar" cp guava-15.0.jar "${HADOOP_SHARED}/tools/lib/guava-15.0.jar" cp guava-15.0.jar "${HADOOP_SHARED}/yarn/lib/guava-15.0.jar"给这个脚本赋予执行权限：
hadoop@node1 ~ $ chmod u+x ./guava-fix.sh然后，将
guava-15.0.jar以及
guava-fix.sh复制到 node2-node6 ：
hadoop@node1 ~ $ scp guava* node2:~/ hadoop@node1 ~ $ scp guava* node3:~/ hadoop@node1 ~ $ scp guava* node4:~/ hadoop@node1 ~ $ scp guava* node5:~/ hadoop@node1 ~ $ scp guava* node6:~/然后依次登录 node1-node6，执行
guava-fix.sh脚本。或者直接使用 SSH 命令远程执行命令也可以。
禁止 JVM 的警告输出
这一点是在实验过程中遇到了问题，搜索了以后找到的解决方案。可能这个问题只有树莓派存在，因为它和本地类库有关系。在 Ubuntu 上没有遇到这个问题。
问题的现象是，在配置完毕 Hadoop 之后，尝试启动 HDFS 的时候，JVM 会输出一行警告信息：
16/01/23 18:30:44 INFO namenode.NameNode: createNameNode [-format] OpenJDK Zero VM warning: You have loaded library /usr/local/hadoop/lib/native/libhadoop.so.1.0.0 which might have disabled stack guard. The VM will try to fix the stack guard now. It's highly recommended that you fix the library with 'execstack -c <libfile>', or link it with '-z noexecstack'.导致 Hadoop 认为这些内容都是要去连接的节点，当然找不到了。所以就会有一大堆类似下面的错误：
hadoop@node1 /usr/local/hadoop/etc/hadoop $ start-dfs.sh Starting namenodes on [OpenJDK Zero VM warning: You have loaded library /usr/local/hadoop/lib/native/libhadoop.so.1.0.0 which might have disabled stack guard. The VM will try to fix the stack guard now. It's highly recommended that you fix the library with 'execstack -c <libfile>', or link it with '-z noexecstack'. node1] sed: -e expression #1, char 6: unknown option to `s' VM: ssh: Could not resolve hostname VM: Name or service not known OpenJDK: ssh: Could not resolve hostname OpenJDK: Name or service not known warning:: ssh: Could not resolve hostname warning:: Name or service not known对于这个问题的彻底解决办法是在树莓派系统上使用源代码自己构建 Hadoop，当然还有一个投机取巧的方式来解决，就是禁用 JVM 的警告。
编辑
/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh文件，找到：
export HADOOP_OPTS="$HADOOP_OPTS -Djava.net.preferIPv4Stack=true"修改为：
export HADOOP_OPTS="$HADOOP_OPTS -XX:-PrintWarnings -Djava.library.path=/usr/local/hadoop/lib/native -Djava.net.preferIPv4Stack=true"配置 hadoop-env.sh
/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh这个文件中最主要要修改的有 2 个变量，一个是
JAVA_HOME的路径，一个是 Hadoop 可用的内存。
编辑
hadoop-env.sh文件，找到：
export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}修改为：
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-openjdk-armhf找到：
export HADOOP_HEAPSIZE=1000修改为：
export HADOOP_HEAPSIZE=512因为我们的小树莓派只有 1GB RAM，要是都分给 Hadoop 进程，会导致内存不足。当然了，上面这个参数只是控制 Hadoop 的 Java 进程最大的内存大小。
配置 Hadoop 核心文件
这里需要配置的文件有：
slaves、
core-site.xml、
hdfs-site.xml、
mapred-site.xml、
yarn-site.xml，都位于
/usr/local/hadoop/etc/hadoop目录下，后面的叙述不再包含目录。
slaves 文件
slaves 文件的内容是这样的，一行一个节点，节点的名称就是我们在
/etc/hosts中配置的名称。这里，我计划让 node1 作为 NameNode 和管理节点使用，所以，不把 node1 加入到
slaves文件中。
slaves文件内容如下；
node2 node3 node4 node5 node6core-site.xml
<configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://node1:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value> <description>Abase for other temporary directories.</description> </property> </configuration>hdfs-site.xml
这里，我们把 Name 和 Data 的目录都放到
hadoop用户的 HOME 目录下了，
并且设定了 1 个复制节点。<configuration> <property> <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name> <value>node1:50090</value> </property> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>file:/home/hadoop/hdfs/name</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>file:/home/hadoop/hdfs/data</value> </property> </configuration>mapred-site.xml
先复制
mapred-site.xml.template为
mapred-site.xml，然后，内容如下：
<configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> <property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>node1:10020</value> </property> <property> <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> <value>node1:19888</value> </property> </configuration>yarn-site.xml
<configuration> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>node1</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> </configuration>分发 Hadoop 安装包到其他节点
接下来，需要将在 node1 上配置的 Hadoop 文件打包并且传送到其他节点。
hadoop@node1 ~ $ cd /usr/local hadoop@node1 /usr/local $ tar -zxcf ~/hadoop.node1.tar.gz ./hadoop hadoop@node1 /usr/local $ cd hadoop@node1 ~ $ scp ./hadoop.node1.tar.gz node2:~/ hadoop@node1 ~ $ scp ./hadoop.node1.tar.gz node3:~/ hadoop@node1 ~ $ scp ./hadoop.node1.tar.gz node4:~/ hadoop@node1 ~ $ scp ./hadoop.node1.tar.gz node5:~/ hadoop@node1 ~ $ scp ./hadoop.node1.tar.gz node6:~/依次登录 node2-node6 节点，解压缩，并且修改文件夹属主：
hadoop@node2 ~ $ sudo tar -zxf ~/hadoop.master.tar.gz -C /usr/local hadoop@node2 ~ $ sudo chown -R hadoop:hadoop /usr/local/hadoop至此，6 个节点上的安装和配置就告一段落了，接下来要进入实际运行的步骤了。
格式化 NameNode
回到 node1 节点，然后开始准备格式化 NameNode 节点：
hadoop@node1 ~ $ hdfs namenode -format在屏幕的输出信息中，如果在最后几行输出信息中看到格式化成功的字样（Storage directory /home/hadoop/hdfs/name has been successfully formatted），就表示格式化 NameNode 成功了。
…… …… 16/01/23 18:30:52 INFO common.Storage: Storage directory /home/hadoop/hdfs/name has been successfully formatted. 16/01/23 18:30:53 INFO namenode.NNStorageRetentionManager: Going to retain 1 images with txid >= 0 16/01/23 18:30:53 INFO util.ExitUtil: Exiting with status 0 16/01/23 18:30:53 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG: /************************************************************ SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at node1/192.168.1.101 ************************************************************/格式化完毕之后，我们在 HDFS 上创建
hadoop用户的默认目录：
hadoop@node1 ~ $ hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop这样就在所有的 DataNode 上创建了 HDFS 的文件夹
/user/hadoop，当运行任务的时候，都是从这个目录开始计算的。
启动服务
终于到了最激动的时刻了，我们来启动 Hadoop 服务看看：
启动 HDFS 服务：
hadoop@node1 ~ $ cd $HADOOP_HOME/sbin hadoop@node1 /usr/local/hadoop/sbin $ ./start-dfs.sh Starting namenodes on [node1] node1: starting namenode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-node1.out node6: starting datanode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-datanode-node6.out node3: starting datanode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-datanode-node3.out node2: starting datanode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-datanode-node2.out node4: starting datanode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-datanode-node4.out node5: starting datanode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-datanode-node5.out Starting secondary namenodes [node1] node1: starting secondarynamenode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-secondarynamenode-node1.out启动 yarn 服务：
hadoop@node1 /usr/local/hadoop/sbin $ ./start-yarn.sh starting yarn daemons starting resourcemanager, logging to /usr/local/hadoop/logs/yarn-hadoop-resourcemanager-node1.out node4: starting nodemanager, logging to /usr/local/hadoop/logs/yarn-hadoop-nodemanager-node4.out node5: starting nodemanager, logging to /usr/local/hadoop/logs/yarn-hadoop-nodemanager-node5.out node6: starting nodemanager, logging to /usr/local/hadoop/logs/yarn-hadoop-nodemanager-node6.out node3: starting nodemanager, logging to /usr/local/hadoop/logs/yarn-hadoop-nodemanager-node3.out node2: starting nodemanager, logging to /usr/local/hadoop/logs/yarn-hadoop-nodemanager-node2.out启动任务历史记录服务器：
hadoop@node1 /usr/local/hadoop/sbin $ ./mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver starting historyserver, logging to /usr/local/hadoop/logs/mapred-hadoop-historyserver-node1.out使用
jps命令验证一下：
hadoop@node1 /usr/local/hadoop $ jps 2959 ResourceManager 3248 JobHistoryServer 2789 SecondaryNameNode 3290 Jps 2638 NameNode上面显示在 node1 上运行的服务，包括资源管理器、任务历史管理器、NameNode、备用 NameNode 以及 Jps 本身。
如果是在 node2 上查看：
hadoop@node2 ~ $ jps 2401 DataNode 2633 Jps 2499 NodeManager然后用浏览器访问 node1（NameNode）的控制台（请忽略截图中的 IP 地址不是 192.168.1.x）：
运行示例任务
Hadoop 安装包本身包含了示例任务，可以在
$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce目录下找到
hadoop-mapreduce-examples-2.6.3.jar文件，直接使用
hadoop运行这个文件，就会列出来这个文件中包含的全部示例任务：
hadoop@node1 /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce $ hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.3.jar An example program must be given as the first argument. Valid program names are: aggregatewordcount: An Aggregate based map/reduce program that counts the words in the input files. aggregatewordhist: An Aggregate based map/reduce program that computes the histogram of the words in the input files. bbp: A map/reduce program that uses Bailey-Borwein-Plouffe to compute exact digits of Pi. dbcount: An example job that count the pageview counts from a database. distbbp: A map/reduce program that uses a BBP-type formula to compute exact bits of Pi. grep: A map/reduce program that counts the matches of a regex in the input. join: A job that effects a join over sorted, equally partitioned datasets multifilewc: A job that counts words from several files. pentomino: A map/reduce tile laying program to find solutions to pentomino problems. pi: A map/reduce program that estimates Pi using a quasi-Monte Carlo method. randomtextwriter: A map/reduce program that writes 10GB of random textual data per node. randomwriter: A map/reduce program that writes 10GB of random data per node. secondarysort: An example defining a secondary sort to the reduce. sort: A map/reduce program that sorts the data written by the random writer. sudoku: A sudoku solver. teragen: Generate data for the terasort terasort: Run the terasort teravalidate: Checking results of terasort wordcount: A map/reduce program that counts the words in the input files. wordmean: A map/reduce program that counts the average length of the words in the input files. wordmedian: A map/reduce program that counts the median length of the words in the input files. wordstandarddeviation: A map/reduce program that counts the standard deviation of the length of the words in the input files.我们可以运行一下
pi这个任务，大部分的教程都是运行
wordcount任务，因为我们是在树莓派上玩儿的，所以我们还是运行一下
pi这个任务吧：
hadoop@node1 /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce $ hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.3.jar pi 10 10000 …… …… Job Finished in 150.184 seconds Estimated value of Pi is 3.14120000000000000000So, Enjoy your Hadoop on Raspberry Pi!
