Hadoop 2.x入门与安装：构建分布式计算基石

Apache Hadoop是一个开源的大数据处理框架，其核心目标是解决大规模数据集的分布式处理和存储问题。Hadoop2.x是一个重要的版本迭代，它在保留原有MapReduce计算模型的同时，引入了新的分布式资源管理和文件系统架构，以提升性能和灵活性。 Hadoop的思想源于Google，特别是其在搜索引擎、Gmail等应用中的实践经验。Google的低成本策略体现在使用普通PC服务器组成的冗余集群，利用分布式系统来处理和存储海量数据，同时在全球多数据中心部署以提高可用性和容错性。面对的挑战包括高效存储网页数据（GFS）、复杂的搜索算法以及大规模PageRank计算。 Lucene是Hadoop的前身，由Doug Cutting开发，旨在提供一个易于使用的全文搜索解决方案。当Lucene遇到处理大数据量检索的问题时，Cutting受到Google GFS和MapReduce技术的启发，将其应用于Nutch项目中，这是一个早期的搜索引擎原型。2003-2005年间，随着Google的进一步分享，Cutting和他的团队在业余时间改进了分布式文件系统（DFS，即HDFS）和MapReduce模型，最终催生了Hadoop的诞生。 Hadoop 2.x的学习路径包括五个关键部分： 1. 快速入门与安装Hadoop，帮助学员熟悉基础环境。 2. 深入理解分布式文件系统HDFS，讲解其设计、工作原理和常用操作。 3. 探索分布式资源管理框架YARN，理解其在资源调度和任务管理中的作用。 4. 简要介绍MapReduce，虽然不再是Hadoop 2.x的核心，但依然是理解分布式计算的重要组成部分。 5. 实践操作，通过伪分布式安装和HDFS Shell操作，让学员掌握实际操作技能。 整个课程大纲围绕Hadoop的核心组件和理念展开，从理论背景到实践应用，帮助学习者掌握Hadoop在大数据处理中的核心技术和应用场景。通过这个全面的学习过程，学员可以了解到Hadoop如何解决大数据挑战，并能够将其应用到实际工作中。