春节前用的shark，是从github下载的源码，自己编译。shark的master源码仅支持hive 0.9，支持hive 0.11的shark只是个分支，不稳定，官方没有发布release版，在使用过程中出现了一些问题。现在官方将hive 0.11分布合并到主干代码，并且发布了支持hive 0.11的稳定版本。为了使用最新的shark 0.9，需要重新安装部署整个环境，包括：hadoop cdh 4.5+hive 0.11(shark 0.9版)+spark 0.9 +shark 0.9。
一、配置linux用户
groupadd hadoopgroup
adduser -g hadoopgroup kituser
passwd kituser
二、ssh无验证登陆
1、用kituser登陆，执行：
ssh-keygen -t rsa -P ""
cat .ssh/id_rsa.pub >> .ssh/authorized_keys
完成后，用ssh localhost测试。
2、将服务器的authorized_keys文本文件内容“追加”到各客户端的authorized_keys文件中，将客户端的authorized_keys追加到服务端的authorized_keys文件中。
三、上传文件解压后的hadoop文件夹到linux
四、修改hadoop配置文件
1、core-site.xml
2、mapred-site.xml
3、yarn-site.xml
4、hdfs-site.xml
5、slaves.xml
然后执行chmod -R 777 /home/kituser/bigdata，设置此文件夹及下属权限。
五、修改当前用户的.bash_profile文件
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_45
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=.:$PATH:$JAVA_HOME/bin
export HADOOP_HOME="/home/kituser/bigdata/hadoop-2.0.0-cdh4.5.0"
export HADOOP_PREFIX=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export YARN_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export YARN_CONF_DIR=${HADOOP_PREFIX}/etc/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$HADOOP_HOME/lib:$HADOOP_CONF_DIR:$HADOOP_HOME/lib/native
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:/lib64:/usr/lib64
然后执行source /home/kituser/.bash_profile，使.bash_profile文件配置生效。
另外，记得检查/关闭访问墙：service iptables stop/staus。
六、验证hadoop是否正常
1、初始化及启动
首次格式化:hadoop namenode -format
启动：start-all.sh
停止：stop-all.sh
查看进程：jps
2、测试hdfs：
hadoop fs -mkdir hdfs://kit-b5:8020/testfolder
hadoop fs -ls hdfs://kit-b5:8020/
hadoop fs -copyFromLocal /home/kituser/bigdata/hadoop-2.0.0-cdh4.5.0/cloudera/*.txt hdfs://kit-b5:8020/
3、验证map/reduce：
hadoop fs -mkdir hdfs://kit-b5:8020/input
hadoop fs -put /home/kituser/bigdata/hadoop-2.0.0-cdh4.5.0/cloudera/*.txt hdfs://kit-b5:8020/input/
hadoop jar /home/kituser/bigdata/hadoop-2.0.0-cdh4.5.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.0.0-cdh4.5.0.jar wordcount hdfs://kit-b5:8020/input/ hdfs://kit-b5:8020/output/
hadoop fs -ls hdfs://kit-b5:8020/output/
hadoop fs -cat hdfs://kit-b5:8020/output/part-r-00000/ 即可看到每个 单词的数量