Hadoop集群搭建：从准备输入文件夹开始

本文档主要介绍了如何在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中进行文件准备和Hadoop集群的部署，以及Hadoop的核心组件——HDFS和MapReduce的工作原理与应用。 首先，我们来了解Hadoop的基本概念。Hadoop是一种开源的大数据处理框架，其设计理念是数据为中心，专注于支持大规模、可靠且可扩展的分布式计算。它特别适用于处理海量非结构化数据，如日志分析，被众多大型互联网公司如Google、Facebook、Yahoo!等广泛应用。Hadoop的两大核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。 HDFS的设计特点是高容错性和可扩展性。它在通用硬件上运行，通常由一个NameNode作为元数据管理器，负责存储文件系统的命名空间信息，包括创建、删除、移动和重命名文件或文件夹的操作。同时，NameNode还接收来自DataNode的心跳和块报告，确保数据的完整性。DataNode则是实际的数据存储节点，它们存储数据块，并根据NameNode的指令执行文件操作。 HDFS的数据流动过程包括FileRead和FileWrite两个阶段，即读取文件和写入文件，通过NameNode的协调和DataNode的协作完成。这种设计使得Hadoop能够有效地处理大量数据的I/O操作。 MapReduce是Hadoop的另一个关键组件，它提供了一种编程模型来处理并行计算任务。MapReduce的工作流程包括Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，程序员编写map函数，将原始数据转换为一系列(key, value)对；而在Reduce阶段，相同的key会被聚合，执行用户定义的reduce函数，生成最终的输出结果。此外，JobTracker作为Master角色，负责接收和调度任务，监控任务进度并进行控制，而TaskTracker作为Worker，执行具体的Map和Reduce任务。 在实际操作中，本文指导读者如何在Hadoop集群中建立一个名为"input"的文件夹，以及如何将本地的file01和file02文件上传至这个文件夹中。这涉及到Hadoop的配置和启动过程，包括预备SSH和JVM环境，设置各种配置文件，启动HDFS和MapReduce服务，以及如何运行和监控MapReduce任务。 这篇文档为想要在Hadoop平台上进行数据处理和分布式计算的读者提供了详尽的入门指南，包括理论知识和实践步骤，有助于理解和运用Hadoop的高效能特性。