假设我们以名为hadoop的用户，建好了集群，见在CentOS上安装Hadoop 2.x 集群。通常，我们会把这个集群共享给多个用户，而不是让大家都登录为hadoop，这样做有几个好处：
- 一个用户不能修改另一个用户的的文件
- 在hadoop web管理页面，可以很方便的看到不同的用户的job
现在集群中有一台机器，上面有一个用户名为 hbase 的用户，他想要使用hadoop集群，怎么配置呢？
##1. 安装hadoop客户端
###1.1 下载，解压
下载跟hadoop集群一样的hadoop软件包，并解压，
$ wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.2.0/hadoop-2.2.0.tar.gz
$ tar -zxf hadoop-2.2.0.tar.gz -C ~/local/opt
$ cd ~/local/opt/hadoop-2.2.0
###1.2 拷贝Hadoop集群的配置文件
将Hadoop集群的配置文件全部拷贝到客户端，相当与把集群的信息告诉客户端。
$ scp -r hadoop@localhost:~/local/opt/hadoop-2.2.0/etc/hadoop ./etc/
修改conf/mapred-site.xml中的mapreduce.cluster.local.dir，改为本机上的某个目录，确保这个目录存在且有写权限。因为这个目录是本地目录，每台机器都可以不同。例如我的是：
<property>
<name>mapreduce.cluster.local.dir</name>
<value>/home/soulmachine/local/var/hadoop/mapred/local</value>
</property>
确保这个目录存在，
$ mkdir -p ~/local/var/hadoop/mapred/local
还有另一种方法，由于mapreduce.cluster.local.dir默认值是${hadoop.tmp.dir}/mapred/local，也可以通过修改hadoop.tmp.dir达到目的，在core-site.xml中，确保${hadoop.tmp.dir}/mapred/local存在且有写权限。
##2. 在master上配置权限
以下操作均在hadoop集群的 namenode 这台机器上进行，且登录为hadoop，因为hadoop这个用户是整个hadoop集群权限最高的用户（但对于Linux系统本身，这个用户其实没有sudo权限）。
Hadoop关于用户权限方面，有很多高级的配置，这里我们简单的利用HDFS本身的文件权限检查机制，来配置多用户。
HDFS本身没有提供用户名、用户组的创建，在客户端调用hadoop 的文件操作命令时，hadoop 识别出执行命令所在进程的linux系统的用户名和用户组，然后使用这个用户名和组来检查文件权限。 用户名=linux命令中的whoami，而组名等于groups。
启动hadoop hdfs系统的用户即为超级用户（在这里就是名为hadoop的这个用户），可以进行任意的操作。
在客户端机器上，用gropus命令看一下hbase所在的组，
$ groups
hbase
说明hbase这个用户所在的组为hbase。
###2.1 为客户端用户创建home文件夹
$ hdfs dfs -mkdir /user/hbase
$ hdfs dfs -chown hbase /user/hbase
$ hdfs dfs -chgrp hbase /user/hbase
###2.2 设置HDFS上的/tmp目录的权限
客户端提交job的时候，需要往/tmp里写入文件，因此最好把/tmp设置为所有用户都有可读、可写和可执行的权限。
$ hdfs dfs -chmod -R 777 /tmp
###2.3 设置mapreduce.jobtracker.staging.root.dir
客户端向集群提交任务时，需要把该job需要的文件打包，拷贝到HDFS上。在拷贝之前，得先确定这些资源文件存放在HDFS的什么地方。JobTracker设置有一个工作目录(Staging area, 也称数据中转站)，用来存储与每个job相关的数据。这个目录的前缀由mapreduce.jobtracker.staging.root.dir 参数来指定，默认是${hadoop.tmp.dir}/mapred/staging，每个client user可以提交多个job，在这个目录后就得附加user name的信息。所以这个工作目录(Staging area)默认是${hadoop.tmp.dir}/mapred/staging/denny/.staging/。
一般把前缀设置为/user，这是官方推荐的，见 mapred-default.xml 里的mapreduce.jobtracker.staging.root.dir处：
The root of the staging area for users’ job files In practice, this should be the directory where users’ home directories are located (usually /user)
#以hadoop用户登录jobtracker机器
$ vim conf/mapred-site.xml
<property>
<name>mapreduce.jobtracker.staging.root.dir</name>
<value>/user</value>
</property>
###2.4 重启hadoop集群
将配置文件scp到所有机器，然后重启集群，
$ ./sbin/stop-yarn.sh
$ ./sbin/start-yarn.sh
$ ./sbin/stop-dfs.sh
$ ./sbin/start-dfs.sh
##3. 测试一下
回到客户端机器。
将输入数据拷贝到分布式文件系统中:
$ ./bin/hdfs dfs -put /etc/hadoop input
$ ./bin/hdfs dfs -ls input
运行 Hadoop 自带的例子:
$ ./bin/$ hadoop jar $HADOOP_PREFIX/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.2.0.jar wordcount input output
查看输出文件:
$ hdfs dfs -lsr output
$ hdfs dfs -cat output/part-r-00000
如果能看到结果，说明这个例子运行成功。
###4 （可选）将bin目录加入PATH
这样就不用每次都cd到Hadoop目录，执行命令了。
在 ~/.bashrc中添加如下4行：
export HADOOP_PREFIX=$HOME/local/opt/hadoop-2.2.0
export PATH=$PATH:$HADOOP_PREFIX/bin
alias hls="hdfs dfs -ls"
source使之立刻生效，
$ source ~/.bashrc
##参考资料