前三节课主要讲了hdfs，hdfs就是一个分鱼展的大硬盘
分：分块
鱼：冗余
展：动态扩展
接下来讲云计算，也可以理解为分布式计算，其设计原则：
移动计算，而不是移动数据
前面说过，hadoop由hdfs，yarn，map/reduce组成，
而yarn（Yet Another Resource Negotiator）是资源调度系统，yarn调配的是内存和cpu，不参入计算。
map/reduce是计算引擎。
（1）配置yarn
yarn由一台resourceManager和n台dataManager组成，resourceManager管理着n台dataManager，
resourceManager原则上应该和namenode分开，单独在一个节点上，现在是在做实验，为了演示方便，
才放在一起的，而dataManager可以和datanode放在一起，这样dataManager和数据离的近一点，
当然也可以不放在一起。
要启动yarn系统，需要先配置一些参数：
a）配置yarn-size.xml
resourceManager和dataManager每一个节点都需要配置yarn-size.xml，配置如下：
<?xml version="1.0"?>
<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>master</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.auxservices.mapreduce.shuffle.class</name>
<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
</configuration>
b) 配置mapred-site.xml
只需要在master的/usr/local/hadoop/etc/hadoop目录下，
复制mapred-site.xml.template，即执行命令
[root@master hadoop]# cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
编辑mapred-site.xml,vim mapred-site.xml:
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
这是配置map/reduce在哪个系统上运行，这里配置的yarn，也可以配置其他的。
（2）启动yarn
[root@master hadoop]# start-yarn.sh
使用jps查看启动情况
启动成功后，可在浏览器上查看web界面
（3）运行一个map/reduce示例程序
要先把hdfs也启动起来：
[root@master hadoop]# start-dfs.sh
上传一个文件到hdfs的/input目录上
#在namenode的根目录上创建input目录 [root@master hadoop]# hadoop fs -mkdir /input #上传一个测试文件到hadoop的/input目录上 [root@master hadoop]# hadoop fs -put /root/input.txt /input
input.txt的内容如下：
find /usr/local/hadoop -name *example*.jar 查找示例程序文件
通过hadoop jar xxx.jar wordcount /input /output来运行示例程序
执行结果为：
