一：hadoop客户端配置
1.软件要求：
hadoop2.60-cdh5.13（感觉要求不是很严格，版本兼容性很好,后来证明我错了，hive-1.1.0-cdh5.13，要求必须是hadoop-cdh5.13的，具体的hadoop2.X或者其他不知道，但是cdh必须是5.13，不然会出现hive能创建表和插入数据，但是却无法查看的问题。）
jdk1.8
2.配置流程：
cm-server web页面上下载hdfs和yarn的客户端配置：(后来同事发现，可以在机器的/etc/hadoop/conf.cloudera.yarn目录下找到所有的cm集群上的客户端配置，故一会可以从本地拷贝客户端配置文件，还有就是下载的haoop-conf和yarn-conf其实yarn-conf已经包含了hadoop-conf，但是文件好像还略有不同，不过我都是先复制hadoop-conf，后复制yarn-conf，所以只需要yarn-conf的配置文件就满足需求了，故本地只需要拷贝/etc/hadoop/conf.cloudera.yarn目录下的文件即可）
hadoop-conf：
yarn-conf：
然后放到机器上的hadoop/etc/hadoop/下，配置环境变量后看hadoop fs -ls / 查看能否正常使用。
注：后来发现一个问题，不能把cm上下载的 hadoop-env.sh放到，客户端hadoop/etc/hadoop/下，否则在运行hadoop测试jar包wordcount时会出现如下问题（找不到hadoop_class路径）：
hadoop jar /opt/beh/core/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.13.1.jar wordcount /input /output/output1
测试文件自己上传到/input下，然后/output/output1这个路径必须不存在，hadoop自己创建，查看结果查看用hdfs dfs -cat /output/output1/*
报错如下：
java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/mapreduce/lib/partition/InputSampler$Sampler
at java.lang.Class.getDeclaredMethods0(Native Method)
at java.lang.Class.privateGetDeclaredMethods(Class.java:2701)
at java.lang.Class.privateGetMethodRecursive(Class.java:3048)
at java.lang.Class.getMethod0(Class.java:3018)
at java.lang.Class.getMethod(Class.java:1784)
at org.apache.hadoop.util.ProgramDriver$ProgramDescription.<init>(ProgramDriver.java:59)
at org.apache.hadoop.util.ProgramDriver.addClass(ProgramDriver.java:103)
at org.apache.hadoop.examples.ExampleDriver.main(ExampleDriver.java:57)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
at org.apache.hadoop.util.RunJar.run(RunJar.java:221)
at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:136)
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.mapreduce.lib.partition.InputSampler$Sampler
at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357)
有两个解决办法：
1).在/opt/beh/conf/beh_env，配置export HADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_CLASSPATH:/opt/beh/core/hadoop/share/hadoop/mapreduce/*
然后source。（或者直接在linux命令行 运行 export HADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_CLASSPATH:/opt/beh/core/hadoop/share/hadoop/mapreduce/*，临时生效）
2).从根源上解决问题,把hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh换成官方的原配置文件，不用cm上下载的hadoop-env.sh
注：后来测试cm web页面配置跟本地配置是否一致，然后就开始找/etc/hadoop/conf/*，结果并没有cm上的配置，最后在/opt/cm-5.13.1/cloudera-scm-agent/process/129-hdfs-DATANODE/hdfs-site.xml里面发现了跟cm页面一样的配置。需要注意的是，如果你在cm页面修改了相关的hdfs-site.xml，也就是datanode的一些配置的时候，重启服务后，你再次进入这个本地目录，你会发现里面的东西没有修改，那是因为服务重启，pross进程号换了，这个配置文件在另一个进程下，eg：/opt/cm-5.13.1/cloudera-scm-agent/process/489-hdfs-DATANODE/，这个很重要。
3.如果hadoop用户需要拥有hdfs上其他用户目录（eg： /hbase hbase:hbase ......)的写入权限，那么需要配置cm集群的yarn(去web页面上配置，直接在客户端配置yarn-site.xml不好使)：
修改yarn.acl.enable,把false改为true，然后重启集群，重新下载客户端配置，重新配置客户端。
现在假如需要hbase用户在hdfs目录上的权限，那么需要在hdfs用户下执行：
hadoop fs -setfacl -R -m user:hadoop:rwx /hbase
这样hadoop用户就可以操作hdfs上的 /hbase目录了。
4.如果hadoop用户想要在显示为 hdfs:supergroup 权限的路径上有写的权限，那么可以在hdfs用户下执行：
hadoop fs -chmod (-R) a+w 路径
二：hbase客户端配置
1.环境要求
hadoop2.6.0客户端
jdk-1.8
2.软件
在 http://archive-primary.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ 上下载hbase-1.2.0-cdh5.13.0.tar.gz。
3.在cm-server web页面上下在hbase客户端配置，内容如下：
4.查看hbase-env.sh的内容：
5.解压hbase-1.2.0-cdh5.13.0.tar.gz
6.把hbase客户端配置文件的所有配置复制到hbase-1.2.0-cdh5.13.0/conf下，除了hbase-env.sh
7.修改hbase-1.2.0-cdh5.13.0/conf/hbase-env.sh：
把hbase客户端配置文件hbase-env.sh的那两句话，复制到hbase-1.2.0-cdh5.13.0/conf/hbase-env.sh里面，然后在hbase-1.2.0-cdh5.13.0/conf/hbase-env.sh另外添加export JAVA_HOME=***,同时配置export HBASE_MANAGES_ZK=false,表示禁用hbase自带的zk。
8.配置环境变量或者直接在hbase-1.2.0-cdh5.13.0/bin/下启动hbase shell，观察能否正常启动。
三：hive客户端配置
1.软件要求：
hadoop客户端
jdk1.8
2.在 http://archive-primary.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ 上下载hive-1.1.0-cdh5.13.0.tar.gz，解压。
3.在cm上下载hive客户端配置：
hive-conf内容：
3.把hive客户端配置文件所有文件都放到hive-1.1.0-cdh5.13.0下，全部，包括hive-env.sh。
4.修改hive-1.1.0-cdh5.13.0/conf/hive-env.sh:（仅修改HADOOP_CONF_DIR）
修改前：
修改后：
5.配置环境变量，启动hive，验证结果。
四：spark客户端配置
1.软件要求：
hadoop客户端
hive客户端
jdk1.8
scala-2.11.8（可选，有人告诉我spark自带scala）
2.软件ApacheSpark2.2.1
3.解压后，把hadoop客户端配置的core-site.xml,hdfs-site.xml,yarn-site.xml,和hive客户端配置的hive-site.xml,放到spark/conf目录下
4.然后配置spark-env.sh:
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/beh/core/hadoop/etc/hadoop
export YARN_CONF_DIR=/opt/beh/core/hadoop/etc/hadoop
export JAVA_HOME=/opt/beh/core/jdk1.8.0_151
export SCALA_HOME=/opt/beh/core/scala2.11.8
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
export HADOOP_HOME=/opt/beh/core/hadoop
export SPARK_HOME=/opt/beh/core/spark-2.2.0
export SPARK_LIBARY_PATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib:$HADOOP_HOME/lib/native
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$SCALA_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin:$PATH
export SPARK_LOG_DIR=/opt/beh/core/sparklog
5.配置环境变量后运行spark pi测试样例：（--queue 对列名：可以指定队列提交到yanr上）
6.报错：找不到/etc/hadoop/conf.cloudera.yarn，在cm集群上的一台resourcemanager节点上，cp这个目录，然后按照rm节点的权限对客户端的/etc/hadoop，和/etc/hadoop/conf.cloudera.yarn进行权限的设置，要保证跟rm节点的权限一样。
7.再次运行pi样例检测结果
8.配置spark-sql
cp hive客户端/conf/hive-site.xml到spark-2.2.1/conf/目录下，然后运行spark-sql，进去后，执行show databases，看执行结果是否和hive执行结果一样。
9.检查spark提交到yarn上的日志，可以用这条命令：
yarn logs -applicationId <appID>