现在在window系统中安装hadoop，不需要再安装Cygwin等复杂的步骤，安装部署比以前简单了很多，以下是详细步骤：

1：安装JDK，设置好环境变量：

例如安装JDK1.8.0_144，在环境变量中添加JAVA_HOME: D:\Application\Java\jdk1.8.0_144，然后在Path中添加路径：

%JAVA_HOME%;%JAVA_HOME%\bin

2：下载Hadoop2.7.4 （），并解压到系统某个目录，例如：D:\Application\hadoop-2.7.4

3：下载window util for hadoop （，请注意需要与window系统的32位或64位一致），解压后覆盖到hadoop\bin目录，（如果在测试中有问题，请将hadoop.dll拷贝到C:\\Window\system32目录，本人在测试中没有遇到问题，所以没有拷贝），另外，此util与具体的hadoop版本是有关的，如果选用不同的hadoop版本，需要找到正确的util，目前hadoop并没有提供window util，所以如果无法在网上找到合适的版本，那需要自己编译 （附：window util 编译的方法：）

4：添加环境变量 HADOOP_HOME：D:\Application\hadoop-2.7.4 ，并添加到Path路径：%HADOOP_HOME%\bin

5：创建namenode及datanode目录，用来保存数据，例如 D:\Application\hadoop-2.7.4\data\namenode, D:\Application\hadoop-2.7.4\data\datanode

6：hadoop 相关配置文件设置，涉及到4个主要的配置文件：core-site.xml, hdfs-site.xml, mapped-site.xml, yarn-site.xml

• core-site.xml:

         
              
       
        fs.defaultFS
               
       
        hdfs://localhost:9000
           
         
     

• hdfs-site.xml:

         
              
       
        dfs.replication
               
       
        1
           
          
              
       
        dfs.namenode.name.dir
               
       
        /D:/Application/hadoop-2.7.4/data/namenode
           
          
              
       
        dfs.datanode.data.dir
               
       
        /D:/Application/hadoop-2.7.4/data/datanode
           
      
     

• mapped-site.xml:

         
              
       
        mapreduce.framework.name
               
       
        yarn
           
      
     

• yarn-site.xml: 

         
          
              
       
        yarn.nodemanager.aux-services
               
       
        mapreduce_shuffle
           
          
              
       
        yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class
               
       
        org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler
           
          
              
       
        yarn.scheduler.minimum-allocation-mb
               
       
        1024
           
          
              
       
        yarn.nodemanager.resource.memory-mb
               
       
        4096
           
          
              
       
        yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores
               
       
        2
           
      
     

7：上面步骤完成设置后，就可以试着运行hadoop了

格式化namenode：进入到hadoop\bin目录，执行命令：hadoop namenode -format

启动或停止hadoop：进入到sbin目录，执行命令：start-all.cmd 或者 stop-all.cmd

查看进程：在命令行执行jps，在我的系统中能看到起来了几个进程，但没有具体信息，这个和用户权限有关

查看mapreduce job：localhost:8088

查看hdfs 文件系统：localhost:50070

8：测试hadoop自带的wordcount

进入到hadoop\bin目录，创建hdfs input文件夹，将本地文件上传到hdfs

hdfs dfs -mkdir /input

hdfs dfs -put /D:/people.txt /input

然后可以开始运行wordcount了：

hadoop jar /D:\Application\hadoop-2.7.4\share\hadoop\mapreduce\hadoop-mapreduce-examples-2.7.4.jar wordcount input output

以下是运行过程的控制台的输出及job 和 hdfs 的界面