根据前面一篇Linux系统安装的文章，我们使用的是乌班图系统，所以下面的Hadoop就是在Ubuntu 14.04版本下安装的。
安装：
Hadoop 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。下载完 Hadoop 文件后一般就可以直接使用。这里需要强调的一点是，Hadoop的压缩文件是默认在Linux系统里面下载的，而不是下载在Windows系统中的，因为如果用虚拟机运行的Linux系统，则虚拟机Linux系统里面的文件跟Windows系统中的文件是不能互相访问的，需要通过一定手段让其能够互相访问，目前不做说明。
我们选择将 Hadoop 安装至 /usr/local/ 中：
sudo tar -zxf ~/下载/hadoop-2.7.2.tar.gz -C /usr/local # 解压到/usr/local中
cd /usr/local/
sudo mv ./hadoop-2.7.2/ ./hadoop # 将文件夹名改为hadoop
sudo chown -R hadoop ./hadoop # 修改文件权限
Hadoop 解压后即可使用。输入如下命令来检查 Hadoop 是否可用，成功则会显示 Hadoop 版本信息：
cd /usr/local/hadoop ./bin/hadoop version
配置：
单机模式：
Hadoop 默认模式为非分布式模式（本地模式），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。
可以执行例子来感受下 Hadoop 的运行。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。
在此选择运行 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 dfs[a-z.]+ 的单词并统计出现的次数，最后输出结果到 output 文件夹中。
cd /usr/local/hadoop mkdir ./input cp ./etc/hadoop/*.xml ./input # 将配置文件作为输入文件 ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep ./input ./output 'dfs[a-z.]+' cat ./output/* # 查看运行结果
执行成功后如下所示，输出了作业的相关信息，输出的结果是符合正则的单词 dfsadmin 出现了1次：
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：
rm -r ./output
伪分布式模式：
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。修改配置文件 core-site.xml (通过 gedit或者vim 编辑: gedit ./etc/hadoop/core-site.xml)，将当中<configuration></configuration>加入以下内容：
<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>
同样的对于修改hdfs-site.xml也是一样的方法，加入以下内容即可：
<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>
配置完成后，执行 NameNode 的格式化:
./bin/hdfs namenode -format
初始化成功的话，会看到 “successfully formatted” 和 “Exitting with status 0” 的提示，若为 “Exitting with status 1” 则是出错。
接着开启 NameNode 和 DataNode 守护进程：
./sbin/start-dfs.sh #start-dfs.sh是个完整的可执行文件，中间没有空格
这中间可能会有让输入yes or no的情况，直接输入y即可。
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。
成功启动后，可以访问 Web 界面 http://localhost:50070 查看 NameNode 和 Datanode 信息，可以在线查看 HDFS 中的文件。
实例：
运行Hadoop伪分布实例，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 ./etc/hadoop 中的 xml 文件作为输入文件复制到分布式文件系统中，即将 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 复制到分布式文件系统中的 /user/hadoop/input 中。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：
./bin/hdfs dfs -mkdir input ./bin/hdfs dfs -put ./etc/hadoop/*.xml input
复制完成后，可以通过如下命令查看文件列表：
./bin/hdfs dfs -ls input
伪分布式运行 MapReduce 作业的方式跟单机模式相同，区别在于伪分布式读取的是HDFS中的文件：
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
查看运行结果的命令（查看的是位于 HDFS 中的输出结果）：
./bin/hdfs dfs -cat output/*
当然也可以将运行结果取回到本地：
rm -r ./output # 先删除本地的 output 文件夹（如果存在） ./bin/hdfs dfs -get output ./output # 将 HDFS 上的 output 文件夹拷贝到本机 cat ./output/*
最后关闭Hadoop：
./sbin/stop-dfs.sh
或者用更简单的方法(在任一个目录下都可以运行)：
stop-all.sh