Hadoop 1.2.1 安装部署教程：详解HDFS与MapReduce

本篇文章是关于Hadoop 1.2.1的安装与部署教程，针对那些想要深入了解分布式计算技术的同学提供了详细的指导。Hadoop是一款开源的大数据处理框架，它的设计初衷是为了处理大规模数据集，特别是那些不适合存放在单台机器上的数据。文章分为四个主要部分进行讲解。 首先，介绍了Hadoop的起源，包括其设计思想，它是由Apache软件基金会开发的，目标是实现廉价、高扩展性、容错的数据处理。文章列举了Hadoop官方网站地址，以及Hadoop 1.2.1的下载链接，以便读者获取所需的版本。 接着，文章深入解析了Hadoop的核心组件HDFS（Hadoop Distributed File System）。HDFS是Hadoop的核心存储系统，它由NameNode、SecondaryNode（现在通常称为Standby NameNode）和DataNode构成。文章详细阐述了HDFS的工作原理，包括运行机制、优点和缺点，以及其系统架构，如存储单元的设计和副本存放策略。此外，还涵盖了HDFS的读写流程、安全模式等内容。 在HDFS安装部分，文章提供了三种模式的安装指南：单节点（本地）模式用于学习环境，伪分布式模式模拟多节点但仅在一台机器上运行，而完全分布式模式则在多台机器上实际部署。安装过程中涉及配置文件的修改、免密码登录的设置、HDFS的格式化和初始化，以及如何在不同的节点间复制文件和启动服务。 MapReduce是Hadoop的另一个关键组件，负责数据的并行处理。文章指导用户如何修改mapred-site.xml配置文件，并将其复制到其他节点，以确保MapReduce服务的正常运行。最后，通过浏览器查看HDFS和MapReduce的运行状态，确认整个系统的部署是否成功。 这篇文章提供了一个全面且实用的Hadoop 1.2.1安装与部署教程，不仅包含了理论知识，还有实际操作步骤，对于想要掌握大数据处理技术的人来说是一份宝贵的参考资料。