十分钟快速掌握Hadoop 0.20.0：HDFS、MapReduce、Hive与HBase

Hadoop-0.20.0 是一个广泛应用于大数据处理的开源技术栈，包含了HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce、Hive、HBase等多个核心组件，以及一些辅助工具如Common、Avro、Chukwa、Pig和ZooKeeper。这个版本的目标是提供一套完整的解决方案，使得数据的存储、处理和分析变得更加高效和易于管理。 HDFS是Hadoop的基础，作为分布式文件系统，它负责存储大规模的数据集，并通过网络提供高吞吐量的数据访问。它是基于廉价硬件的可靠存储系统，能够处理PB级别的数据。 MapReduce是一个编程模型，它将复杂的计算任务分解成一系列小任务，分布到集群的各个节点上执行，然后将结果汇总。这个模型简化了大数据处理的编程难度，允许开发者编写简洁的并行代码来处理大量数据。 Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的语言HiveQL，使得非技术人员也能方便地进行大数据查询和分析。Hive将数据转换为表格形式，用户可以通过简单的SQL语句进行数据挖掘和报表生成。 HBase是Hadoop生态系统中的列式存储数据库，它设计用于处理大规模数据的在线事务处理（OLTP）需求，尤其适合于随机读写密集型的应用场景。HBase与HDFS结合，提供了一个强大的数据存储和检索平台。 其他组件如Avro是一种高效的序列化和数据交换格式，有助于提高Hadoop内部通信效率；Chukwa是一个分布式监控系统，帮助管理员监控Hadoop集群的性能；Pig则是一个高级查询语言，提供了比MapReduce更接近SQL的编程方式；而ZooKeeper作为一个分布式协调服务，确保了集群的高可用性和一致性。 为了快速入门这个环境，你需要在SuSE 10操作系统环境下安装Hadoop 0.20.0，包括Hive和相关依赖。具体的安装步骤可能涉及配置环境变量、下载安装包、编译和启动服务等。完成这些基础设置后，你可以通过HiveQL进行数据查询，或者使用MapReduce编写作业来执行特定的数据处理任务。 通过这个十分钟快速入门指南，你可以对Hadoop生态有初步的认识，并了解如何在实际项目中应用这些组件。然而，深入理解和优化Hadoop系统通常需要更长时间的学习和实践经验，因为它涉及分布式系统管理、数据架构设计、性能调优等多个方面。