Hadoop分布式集群搭建指南：从单机测试到分布式集群

"Hadoop-1.1.2上路 v1.0" Hadoop是优秀的分布式计算和存储系统，主要应用于大数据处理和云计算领域。本文将对Hadoop-1.1.2进行详细介绍，包括Hadoop的组成部分、Hadoop系统构成、HDFS、MapReduce等核心组件的功能和应用。 **Hadoop项目组成** Hadoop项目组成包括四个主要部分：Hadoop Common、HDFS、MapReduce和其他相关组件。 1. **Hadoop Common**：包括文件系统、远程调用RPC的序列化函数，是Hadoop的核心组件。 2. **HDFS**：高吞吐量分布式文件系统，是GFS的开源实现。通过hadoop fs命令来读取。 3. **MapReduce**：大型分布式合并/计算数据处理模型，是Google MapReduce的开源实现。 4. **其他组件**：包括Cassandra、Hbase、Hive等分布式数据仓库和数据库系统。 **Hadoop系统构成** Hadoop系统由多个节点组成，每个节点都是一个Java进程。 1. **NameNode**：主控节点，在一个Hadoop系统中只有一个NameNode。一旦主控服务器宕机，整个系统将无法运行。NameNode负责记录文件是如何分割成数据块，管理数据块分别存储到哪些数据节点上，对内存进行集中管理。 2. **DataNode**：数据节点，负责存储数据块。 3. **Secondary NameNode**：辅助NameNode，负责记录文件系统的元数据。 **HDFS** HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop的分布式文件系统。HDFS提供了高吞吐量、可靠性高的数据存储和读取功能。 **MapReduce** MapReduce是Hadoop的分布式计算模型。MapReduce提供了高效的数据处理和计算功能，能够处理大量数据。 **Hadoop应用** Hadoop广泛应用于大数据处理、云计算、数据仓库和数据挖掘等领域。Hadoop的优点包括高效的数据处理能力、高可靠性和高可扩展性。 **总结** Hadoop-1.1.2是优秀的分布式计算和存储系统，广泛应用于大数据处理和云计算领域。Hadoop的组成部分包括Hadoop Common、HDFS、MapReduce和其他相关组件。Hadoop系统构成包括NameNode、DataNode和Secondary NameNode等。HDFS提供了高吞吐量的数据存储和读取功能，MapReduce提供了高效的数据处理和计算功能。