hadoop 的环境配置说起来不算复杂，但要搞明白各个组件怎么协同工作，还真得花点心思。HDFS、YARN、MapReduce是三大核心，搭起来之后才能跑得起来数据任务。

HDFS 的配置是基础，不通就啥也别谈了。你可以看看这篇《大数据环境中的 HDFS 配置详解》，讲得还蛮细，路径设置、备份机制都有。

YARN 负责资源调度，说白了就是让你的任务能跑得动。这篇《Yarn 及 Hadoop 优化》还不错，实操中常踩的坑也有提到。

MapReduce 的配置就相对灵活了，关键看你任务需求。需要改分区逻辑的，可以参考《MapReduce Partitioner 重写示例》，讲得蛮实在。

如果你用的是 Ubuntu 环境，这篇配置实践也挺对路子的。还有个权限和环境变量的细节文章，别小看，多新手卡在这一步出不来。

哦对了，要动源码的朋友，2.9.2 源码编译的文章建议也看看，少走弯路。

如果你是刚入门，建议从《Hadoop2.x 环境配置指南》开始看，架构讲得比较清楚，操作也跟得上。

配置完环境之后，多跑点小任务练手，啥问题都出来得快，也快，越用越熟。