1、创建目录

hdfs dfs -mkdir -p /user/input

2、创建测试文件，并上传文件到hdfs

echo '1' > 1.txt
hdfs dfs -put 1.txt /user/input

3、进入hadoop-3目录，并创建测试文件

cd /app/hadoop-3

创建目录
mkdir wcinput
cd wcinput
保存wc.input
nano wc.input

hadoop yarn
hadoop mapreduce
spark
spark

上传文件

hdfs dfs -put wcinput/wc.input /user/input/

4、使用词频测试wordcount

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.6.jar wordcount /user/input/ /user/output

问题：
如果卡住很久，修改更改mapred-site.xml文件将

<property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value>
</property>

改为:

<property><name>mapreduce.job.tracker</name><value>hdfs://此处为自己的电脑IP:8001</value><final>true</final></property>

再次运行即可。

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.6.jar wordcount /user/input/ /user/output

5、输出统计结果

hdfs dfs -cat /user/output/*

6、修改hdfs的权限 不一定用

hdfs dfs -chmod -R 755 / 

7、常用地址
http://192.168.6.19:9870/ 查看文件
http://192.168.6.19:8088/查看mapreduce情况
8、删除输出目录

hdfs dfs -rm -R /user/output

9、如果跑例子时提示出错，找不到resource-types.xml文件，则
nano etc/hadoop/resource-types.xml
内容如下：

<configuration><property><name>yarn.resource-types</name><value>resource1, resource2</value></property><property><name>yarn.resource-types.resource1.units</name><value>G</value></property><property><name>yarn.resource-types.resource2.minimum</name><value>1</value></property><property><name>yarn.resource-types.resource2.maximum</name><value>1024</value></property>
</configuration>

10、 提示错误：Couldn’t preview the file. NetworkError: Failed to execute ‘send’ on ‘XMLHttpRequest’: Failed to load
hdfs-site.xml 增加内容，用于web预览文件

<property><name>dfs.webhdfs.enabled</name><value>true</value>
</property>

11、如果windows下需要预览文件
在C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts
增加： 192.168.6.19 master 即可