Hadoop1.1.2入门与单机测试实战

"Hadoop上路，介绍Hadoop的安装和简单应用，适合入门学习。" 在深入了解Hadoop之前，我们先来理解一下这个分布式计算框架的基本概念和组成。Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源项目，它设计的目标是处理和存储海量数据，尤其适合大数据分析。Hadoop的主要组成部分包括Hadoop Common、HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce以及一系列扩展服务，如HBase、Hive等。 1. Hadoop Common：这是Hadoop的核心组件，包含了一系列通用工具和服务，如文件系统接口、网络通信和数据序列化机制。这些工具为其他Hadoop模块提供了基础支持。 2. HDFS：高吞吐量分布式文件系统是Hadoop的核心特性之一，它是Google文件系统（GFS）的开源实现。HDFS允许数据以大块的形式分布式存储在多台机器上，确保了数据的冗余和容错性。用户可以通过`hadoop fs`命令与HDFS进行交互，进行文件的读写操作。 3. MapReduce：这是一个用于大规模数据集处理的编程模型，灵感来源于Google的MapReduce论文。它将复杂的数据处理任务分解为两个阶段——Map阶段和Reduce阶段，使得并行计算成为可能。Map阶段将原始数据拆分成可处理的小块，而Reduce阶段则将Map阶段的结果聚合在一起，生成最终结果。 4. 其他扩展服务： - Cassandra：由Facebook开发的分布式数据仓库，现已成为Apache项目，广泛应用于云计算环境，提供高可用性和水平扩展能力。 - Hbase：作为BigTable的开源实现，Hbase是一个分布式、列族式的NoSQL数据库，适用于实时读写大数据。 - Hive：提供了一种基于SQL的查询语言（HQL），使得非程序员也能方便地对存储在Hadoop中的大量结构化数据进行分析。 Hadoop系统通常由多个节点组成，其中最重要的角色是NameNode和DataNode： - NameNode：作为主控节点，NameNode负责维护HDFS的元数据，包括文件系统命名空间信息和文件数据块的映射关系。它存储这些信息在内存中，以保证快速访问。如果NameNode故障，整个Hadoop集群将无法正常运行，因此通常会有一个Secondary NameNode作为备份，定期保存NameNode的状态，以便在必要时恢复。 - DataNode：DataNode是数据存储节点，它们实际存储HDFS的数据块，并执行来自NameNode的指令，如数据读写和复制操作。 Hadoop的安装过程包括配置环境变量、下载和解压Hadoop二进制包、配置集群参数（如core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml等）、格式化NameNode以及启动相关服务。对于初学者，可以先尝试在单机模式下运行Hadoop，以便熟悉其基本操作和工作原理，之后再逐步过渡到分布式模式。 总结来说，Hadoop是一个强大的大数据处理平台，它的核心组件HDFS和MapReduce共同构建了一个高效、可靠的分布式计算环境。通过学习和实践Hadoop，你可以掌握处理海量数据的关键技能，为进入大数据领域打下坚实的基础。