要使用 HDFS，首先需要在 HDFS 中创建用户目录：
# ./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop
# ./bin/hadoop fs -ls /user/hadoop
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drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2015-12-23 15:03 /user/hadoop/input
接着将 ./etc/hadoop 中的 xml 文件作为输入文件复制到分布式���件系统中，即将 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 复制到分布式文件系统中的 /user/hadoop/input 中。我们使用的是 hadoop 用户，并且已创建相应的用户目录 /user/hadoop ，因此在命令中就可以使用相对路径如 input，其对应的绝对路径就是 /user/hadoop/input:
# ./bin/hdfs dfs -mkdir input
# ./bin/hdfs dfs -put ./etc/hadoop/*.xml input
复制完成后，可以通过如下命令查看 HDFS 中的文件列表：
# ./bin/hdfs dfs -ls input
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 4436 2015-12-23 16:46 input/capacity-scheduler.xml
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 1180 2015-12-23 16:46 input/core-site.xml
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 9683 2015-12-23 16:46 input/hadoop-policy.xml
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 1136 2015-12-23 16:46 input/hdfs-site.xml
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 620 2015-12-23 16:46 input/httpfs-site.xml
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 3523 2015-12-23 16:46 input/kms-acls.xml
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 5511 2015-12-23 16:46 input/kms-site.xml
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 858 2015-12-23 16:46 input/mapred-site.xml
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 690 2015-12-23 16:46 input/yarn-site.xml
伪分布式运行 MapReduce 作业的方式跟单机模式相同，区别在于伪分布式读取的是HDFS中的文件（可以将单机步骤中创建的本地 input 文件夹，输出结果 output 文件夹都删掉来验证这一点）。
# ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
查看运行结果的命令（查看的是位于 HDFS 中的输出结果）：
$ ./bin/hdfs dfs -cat output/*
1 dfsadmin
1 dfs.replication
1 dfs.namenode.name.dir
1 dfs.datanode.data.dir
结果如下，注意到刚才我们已经更改了配置文件，所以运行结果不同。
Hadoop伪分布式运行grep的结果Hadoop伪分布式运行grep的结果
我们也可以将运行结果取回到本地：
# rm -r ./output # 先删除本地的 output 文件夹（如果存在）
# ./bin/hdfs dfs -get output ./output # 将 HDFS 上的 output 文件夹拷贝到本机
# cat ./output/*
1 dfsadmin
1 dfs.replication
1 dfs.namenode.name.dir
1 dfs.datanode.data.dir
Hadoop 运行程序时，输出目录不能存在，否则会提示错误 “org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException: Output directory hdfs://localhost:9000/user/hadoop/output already exists” ，因此若要再次执行，需要执行如下命令删除 output 文件夹:
# 删除 output 文件夹
$./bin/hdfs dfs -rm -r output
Deleted output
运行程序时，输出目录不能存在
运行 Hadoop 程序时，为了防止覆盖结果，程序指定的输出目录（如 output）不能存在，否则会提示错误，因此运行前需要先删除输出目录。在实际开发应用程序时，可考虑在程序中加上如下代码，能在每次运行时自动删除输出目录，避免繁琐的命令行操作：
Configuration conf = new Configuration();
Job job = new Job(conf);
/* 删除输出目录 */
Path outputPath = new Path(args[1]);
outputPath.getFileSystem(conf).delete(outputPath, true);
若要关闭 Hadoop，则运行
./sbin/stop-dfs.sh
启动YARN
(伪分布式不启动 YARN 也可以，一般不会影响程序执行)
有的读者可能会疑惑，怎么启动 Hadoop 后，见不到书上所说的 JobTracker 和 TaskTracker，这是因为新版的 Hadoop 使用了新的 MapReduce 框架（MapReduce V2，也称为 YARN，Yet Another Resource Negotiator）。