"这是一份关于hadoop分布式存储与计算的学习教材，旨在介绍如何利用hadoop处理大规模数据。"
Hadoop是大数据处理领域的一个关键工具，它最初由Doug Cutting开发，受到Google搜索引擎集群的启发，使用Java语言编写。Hadoop的核心组件包括三个主要部分：
1. **HDFS（Hadoop Distributed File System）**：这是一个分布式文件系统，能够存储大量数据并跨多台机器进行冗余备份，确保数据的高可用性和容错性。HDFS设计的目标是处理单个主机无法处理的大规模数据，解决了传统存储方式在处理海量数据时面临的耗时和高成本问题。
2. **MapReduce**：这是一个分布式计算框架，将大型任务分解成一系列可并行执行的小任务（map阶段）和结果合并（reduce阶段）。MapReduce使得在大规模数据集上进行复杂计算成为可能，尤其适合批处理作业。
3. **YARN（Yet Another Resource Negotiator）**：在Hadoop 2.x版本中引入，作为资源管理和调度器，负责管理和分配集群中的计算资源，提高了系统的资源利用率和灵活性。
此外，Hadoop生态系统还包括其他组件，如**HBase**，一个分布式的、面向列的NoSQL数据库，适用于实时读取大量数据的应用场景。
安装和配置Hadoop通常需要以下几个步骤：
1. 首先，确保系统上已经安装了Java运行环境，因为Hadoop依赖Java。可以使用如`yum install java-1.8.0-openjdk`这样的命令在Linux环境下安装。
2. 安装SSH和rsync，这些是远程管理工具，虽然Hadoop不支持Windows，但在Linux环境下是必需的。
3. 从Apache官方网站下载稳定版本的Hadoop，例如`http://hadoop.apache.org`。
4. 解压缩Hadoop包到指定目录，如`/usr/local`，然后修改系统环境变量，添加Hadoop的路径到PATH。
5. 在`hadoop-env.sh`文件中设置JAVA_HOME，指向Java安装位置。
6. 通过运行`hadoop version`命令验证安装是否成功。
对于初学者，教材可能会进一步指导如何配置单节点Hadoop环境，如创建输入目录并复制配置文件，以便进行基本的示例运行。
在实际生产环境中，企业通常选择像Cloudera的CDH这样的商业版Hadoop，它提供了更完善的管理工具，如Cloudera Manager，便于集群的部署、管理和监控。
Hadoop的版本号遵循`major.minor.maintenance`的规则，主版本号变更意味着重大更新，次版本号增加意味着新特性的添加，而维护版本则主要用于修复bug和小的改进。
Hadoop提供了一个强大的平台，允许企业和研究机构处理和分析海量数据，是大数据时代的关键技术之一。通过学习和掌握Hadoop，可以解锁大数据分析的潜力，帮助企业做出基于数据的决策，驱动业务增长。
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