（1）下载Hadoop安装包并上传
下载Hadoop安装包到本地，并导入到Linux服务器的/opt/software路径下
（2）解压安装包
解压安装文件并放到/opt/module下面
[root@hadoop100 ~]$ cd /opt/software
[root@hadoop100 software]$ tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C /opt/module/
（3）将Hadoop添加到环境变量
[root@hadoop100 ~]$ vim /etc/profile.d/hadoop_env.sh在hadoop_env.sh文件末尾添加如下内容：
#HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
保存并退出： :wq
（4）让修改文件生效
[root@hadoop100 ~]$ source /etc/profile如果命令还不能让hadoop生效，则重启虚拟机
[root@hadoop100 ~]$ sudo reboot（5）测试是否安装成功
[root@hadoop100 ~]$ hadoop version
（6）查看Hadoop目录结构
以下是Hadoop文件中重要的目录：
- bin 目录：存放对 Hadoop 相关服务（hdfs，yarn，mapred）进行操作的脚本
- etc 目录：Hadoop 的配置文件目录，存放 Hadoop 的配置文件
- lib 目录：存放 Hadoop 的本地库（对数据进行压缩解压缩功能）
- sbin 目录：存放启动或停止 Hadoop 相关服务的脚本
- share 目录：存放 Hadoop 的依赖 jar 包、文档、和官方案例
（7）扩展：本地测试官方案例WordCount
WordCount是一个统计文件内单词数量的程序。可以理解为MapReduce的helloword。
1）创建测试文件
[root@hadoop100 ~]$ cd /opt/module/hadoop-3.1.3
[root@hadoop100 hadoop-3.1.3]$ mkdir wcinput
[root@hadoop100 hadoop-3.1.3]$ cd wcinput
[root@hadoop100 wcinput]$ vim word.txt在文件中输入以下内容：
hadoop yarn
hadoop mapreduce
test
test
保存并退出： :wq
2）执行程序
回到Hadoop目录/opt/module/hadoop-3.1.3，执行程序
[root@hadoop100 wcinput]$ cd ../
[root@hadoop100 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount wcinput wcoutput命令结构：
hadoop jar Jar包的路径 Jar包的主类 传递给主类的参数地址 由主类执行后输出的结果地址
3）查看结果
[root@hadoop100 hadoop-3.1.3]$ cat wcoutput/part-r-00000
