Hadoop集群安装与基础概念解析

"IT十八掌徐培成HADOOP笔记，主要涵盖了Hadoop的集群配置、大数据概念、Hadoop的起源及核心组件，包括HDFS和MapReduce，以及Hadoop的安装与配置流程，特别是对不同运行模式的介绍。" Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源框架，主要用于处理和存储大规模数据。它的设计灵感来源于Google的GFS（Google File System）和MapReduce计算模型。Hadoop的出现使得处理海量数据变得可靠且可扩展，尤其适合那些无法在单机上高效处理的大规模数据集。 在Hadoop的核心组件中，HDFS（Hadoop Distributed File System）是一种分布式文件系统，它将数据分布在大量的廉价硬件上，提供了高容错性和高吞吐量的数据访问。HDFS的设计目标是即使在部分节点故障的情况下也能保证数据的可用性，通过数据复制策略实现容错。 MapReduce是Hadoop中的并行计算模型，主要负责数据的处理。Map阶段将数据分解成键值对，然后在不同的节点上并行处理；Reduce阶段则将Map阶段的结果进行聚合，生成最终结果。这种编程模型简化了大规模数据处理的复杂性，使得开发者可以专注于业务逻辑，而无需关心底层的分布式细节。 大数据通常有四个特性，即所谓的"4V"：Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（快速）和Value（价值）。Hadoop就是为了解决这些问题而诞生的，它能够处理PB级别的数据，支持结构化、半结构化和非结构化的数据，处理速度快速，并能从海量数据中挖掘出有价值的信息。 Hadoop的安装通常涉及以下几个步骤： 1. 首先需要在服务器上安装Java Development Kit (JDK)，配置好环境变量，确保Java版本正确。 2. 然后下载Hadoop的tarball文件，解压缩后配置环境变量，包括HADOOP_HOME和PATH。 3. Hadoop有三种运行模式：Standalone（本地模式），Pseudo-Distributed Mode（伪分布式模式）和Fully-Distributed Mode（全分布式模式）。本地模式适用于测试，不涉及任何分布式组件；伪分布式模式会在单个节点上模拟分布式环境，所有Hadoop进程都在一个JVM中运行；全分布式模式则需要配置多台机器，通过SSH实现节点间的通信。 在配置Hadoop时，需要对Hadoop的配置文件如`core-site.xml`, `hdfs-site.xml`, `mapred-site.xml`等进行修改，设定如名称节点、数据节点、副本数量等参数。同时，全分布式模式下还需要在所有节点间设置SSH免密登录，以便于集群间的通信。 总结起来，"IT十八掌徐培成HADOOP笔记"主要讲述了Hadoop的基础知识、安装配置流程以及运行模式，对于理解和学习Hadoop及其大数据处理有着重要的参考价值。