1. 安装Java环境
首先，确保你的linux系统上已经安装了Java Development Kit (JDK)。可以通过以下命令检查Java是否已经安装：
java -version
如果Java未安装，根据你的Linux发行版进行安装。例如，在基于debian的系统上，可以使用以下命令安装OpenJDK：
sudo apt-get update sudo apt-get install openjdk-8-jdk
2. 下载并解压Hadoop
从apache Hadoop官方网站下载你需要的Hadoop版本的安装包，然后将其解压到一个目录中。例如：
wget https://downloads.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.3.0/hadoop-3.3.0.tar.gz tar -xzvf hadoop-3.3.0.tar.gz
3. 配置Hadoop环境变量
编辑用户的.bashrc文件，添加以下内容：
export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop-3.3.0 export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
将 /path/to/hadoop-3.3.0 替换为实际的Hadoop解压路径。然后运行以下命令使配置生效：
source ~/.bashrc
4. 配置Hadoop集群
编辑Hadoop配置文件，主要位于 HADOOP_HOME/etc/hadoop 目录下。需要配置以下配置文件：
- core-site.xml：配置Hadoop的核心参数，如文件系统和数据节点等。
- hdfs-site.xml：配置HDFS相关的参数，如副本数量和数据块大小等。
- mapred-site.xml：配置mapreduce相关的参数，如任务调度器和任务最大尝试次数等。
示例配置如下：
core-site.xml:
<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://localhost:9000</value></property></configuration>
hdfs-site.xml:
<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>3</value></property><property><name>dfs.blocksize</name><value>128m</value></property></configuration>
mapred-site.xml:
<configuration><property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value></property><property><name>mapreduce.map.memory.mb</name><value>1024</value></property><property><name>mapreduce.reduce.memory.mb</name><value>2048</value></property></configuration>
5. 格式化HDFS
在终端中运行以下命令初始化HDFS文件系统：
hdfs namenode -format
6. 启动Hadoop集群
使用以下命令启动Hadoop集群：
start-dfs.sh start-yarn.sh
7. 验证Hadoop集群状态
使用以下命令检查Hadoop集群的运行状态：
jps
如果成功启动，应该可以看到NameNode、DataNode、ResourceManager和NodeManager等进程。
8. 运行MapReduce作业
编写一个MapReduce程序，然后使用以下命令提交作业：
hadoop jar /path/to/your/mapreduce-job.jar YourMainClass input_path output_path
将 /path/to/your/mapreduce-job.jar 替换为实际的MapReduce程序JAR文件路径，YourMainClass 替换为主类名，input_path 和 output_path 分别替换为输入和输出路径。
9. 监控任务运行
使用Hadoop自带的Web界面或命令行工具来监控任务的运行情况，可以查看任务的进度、日志等信息。
10. 停止Hadoop集群
要停止Hadoop并关闭所有组件，请执行以下命令：
stop-dfs.sh stop-yarn.sh
或者，根据需要单独停止每个组件。
以上步骤是在Linux命令行下启动和停止Hadoop的基本方法。根据你的具体需求，可能还需要进行其他的配置和操作。请查阅Hadoop官方文档以了解更多详细信息。
