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Hadoop是一个开源的云计算平台，最初由Apache Nutch项目发展而来，后来成为独立的项目，并在2008年展示了其在TerabyteSort Benchmark中的强大性能。Hadoop的设计理念是以数据为中心，它支持高可用性和可扩展性的分布式计算，广泛应用于海量非结构化数据的分析，如日志分析。许多知名公司，如Google、Facebook、Yahoo!、Amazon、Baidu、Renren和Tencent等，都采用Hadoop作为大数据处理的基础。
Hadoop的核心组件主要包括两个主要部分：
1. HDFS（Hadoop Distributed File System）：这是一个分布式文件系统，旨在在廉价硬件上运行并提供容错能力。HDFS通过数据复制确保了系统的容错性，即使在单个节点出现故障时，也能保证数据的完整性。这种设计使得Hadoop能够在大规模集群中存储和处理大量数据。
2. MapReduce：这是一种编程模型，用于大规模数据集的并行处理。Map阶段将数据分发到集群中的各个节点，而Reduce阶段则负责汇总这些节点的结果。MapReduce简化了编写处理大数据的复杂性，使得开发者可以专注于业务逻辑，而不是底层的并行计算细节。
在部署Hadoop时，通常需要以下几个步骤：
1. 预备条件：首先确保所有节点上安装了SSH（Secure Shell），以便进行远程命令执行和无密码登录。同时，Java Virtual Machine (JVM)是Hadoop运行的基础，必须在所有节点上安装并配置好。
2. 参数设置：配置文件是Hadoop部署的关键，通常位于`conf/`目录下。这些文件包括`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`和`mapred-site.xml`等，它们定义了Hadoop的行为和集群的拓扑结构。
3. 启动HDFS：在完成配置后，可以启动Hadoop的HDFS服务。这通常涉及到格式化NameNode（主节点），然后启动DataNodes（工作节点）和其他相关进程。
4. 启动MapReduce：MapReduce服务的启动通常包括启动JobTracker（任务调度器）和TaskTrackers（任务执行器）。
5. 运行MapReduce任务：一旦Hadoop集群运行起来，就可以提交自定义的MapReduce程序来处理数据。
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