Hadoop安装与使用教程：2018年大数据处理基础

"该资源是一份关于Hadoop安装与使用的课件，主要针对2018年嵌入式系统设计师考试的基础知识进行概括。内容涵盖了Hadoop的安装、使用，以及大数据处理架构的相关知识，包括Hadoop的起源、发展、特性和应用现状。课程还涉及了HDFS、HBase、MapReduce等大数据关键技术，并设有实验环节，帮助学生通过实践操作加深理解。" 在大数据领域，Hadoop是一个关键的开源框架，用于处理和存储大量数据。本课件的第二章重点介绍了Hadoop，首先从概述开始，讲解了Hadoop的起源，名字的由来以及其发音。Hadoop是由Doug Cutting创建的，灵感来源于他的孩子的玩具大象名字，它不是缩写，而是为了简单易记。Hadoop的标志象征着其处理大数据的能力，如同大象一样强大。 Hadoop发展简史部分可能涵盖了Hadoop从1.0版本到2.x版本的演进，包括YARN的引入，使得资源管理与任务调度更加高效。Hadoop的特性主要体现在它的分布式、容错性、可扩展性和高效率上，使其成为大数据处理的理想选择。 在应用现状方面，Hadoop已被广泛应用于各种行业，如互联网、生物医学和物流等领域，用于数据挖掘、分析和存储。课程的实践部分，特别是实验一，详细解析了Hadoop的安装与使用，包括安装Linux虚拟机、双操作系统以及Hadoop的伪分布模式实例，这些都是学习Hadoop的基础步骤。 Hadoop的安装与使用通常包括下载Hadoop发行版、配置环境变量、修改配置文件（如core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml等）、初始化HDFS、启动和停止服务等过程。在伪分布模式下，所有的Hadoop组件都运行在同一台机器上，便于学习和测试。 此外，课程还涉及了Hadoop的两个核心组件——分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System），它提供了高容错性的数据存储；以及MapReduce，一个用于大规模数据集并行处理的编程模型。HBase，作为Hadoop生态系统中的分布式数据库，也有所提及，它适合处理大规模稀疏的数据。 除了理论知识，学生还需要通过实验报告和一篇关于大数据的论文来展示他们对Hadoop和大数据的理解。实验二则涉及HBase的使用，进一步深入大数据存储的实际操作。 这份资源提供了全面的大数据基础和Hadoop相关知识，对于准备嵌入式系统设计师考试或希望深入了解大数据处理的人来说是一份宝贵的资料。通过理论学习和动手实践，学生能够掌握Hadoop的关键概念和技术，为未来在大数据领域的工作打下坚实的基础。