'hadoop' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件。

这个问题通常是由于Hadoop的sbin目录没有添加到系统的环境变量中导致的。您可以按照以下步骤解决此问题：
1. 打开Hadoop的配置文件hadoop-env.sh，该文件位于Hadoop的安装目录下的etc/hadoop目录中。
2. 找到以下行：`# The java implementation to use. Required. export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64`。
3. 在这行下面添加以下内容：`export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH`。
4. 保存并关闭文件。
5. 重启计算机。

相关问题

HADOOP不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和处理。它由Apache基金会开发和维护，提供了可靠、可扩展和高效的数据处理能力。

Hadoop并不是一个内部或外部命令，也不是一个可运行的程序或批处理文件。它实际上是一个由多个组件组成的软件生态系统，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）等。

Hadoop的核心组件之一是HDFS，它是一个分布式文件系统，用于存储大规模数据集，并提供高容错性和高可靠性。HDFS将数据划分为多个块，并将这些块分布在集群中的多个节点上，以实现数据的并行处理和高吞吐量。

另一个核心组件是Hadoop YARN，它是一个资源管理器和作业调度器，用于管理集群中的计算资源，并协调运行在集群上的应用程序。YARN允许用户在集群上运行各种类型的应用程序，如MapReduce、Spark等。

除了HDFS和YARN，Hadoop还提供了其他一些工具和库，如MapReduce编程模型、Hive数据仓库、Pig数据流语言等，用于支持数据处理和分析任务。

hadoop 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序 或批处理文件。

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和分析。它基于Google的MapReduce和Google文件系统（GFS）的概念，并且能够在廉价的硬件上运行。Hadoop主要由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）组成。

Hadoop的核心思想是将大规模数据集分割成多个小的数据块，并将这些数据块分布式存储在集群中的多台机器上。然后，通过并行计算的方式，将任务分发给集群中的多个节点进行处理，最后将结果合并返回。

Hadoop具有以下特点：
1. 可靠性：通过数据冗余和自动故障恢复机制，保证数据的可靠性和高可用性。
2. 可扩展性：可以方便地扩展集群规模，以适应不断增长的数据量和计算需求。
3. 高效性：通过数据本地性原则，将计算任务分发到离数据最近的节点上进行处理，减少数据传输的开销。
4. 易用性：提供了简单易用的编程接口，如Hadoop MapReduce和Hadoop Streaming，方便开发人员进行分布式计算。