十分钟快速掌握Hadoop：HDFS+MapReduce+Hive+HBase安装与基础配置

Hadoop是一个强大的分布式计算框架，包括HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce、Hive和HBase等关键组件。本文旨在为初次接触Hadoop的人提供一个10分钟快速入门指南，帮助他们理解和上手这个复杂但高效的系统。 首先，Hadoop家族包括多个子项目，如Hadoop Common，它是Hadoop的基础层，提供了配置文件管理、日志操作等基础工具。Avro是一个RPC（Remote Procedure Call）库，由Doug Cutting主持，旨在提高Hadoop之间的通信效率和数据结构紧凑性。Chukwa是Yahoo开发的大型集群监控系统，专注于Hadoop环境下的性能监控。 HDFS是Hadoop的核心组成部分，作为分布式文件系统，它支持大规模数据存储和处理。Hive则是在Hadoop之上构建的数据仓库工具，提供了SQL查询接口，使得用户可以方便地对存储在HDFS中的大数据进行分析和汇总。 MapReduce是Hadoop的主要计算模型，通过分解任务并行处理，使得大数据处理变得高效。安装Hadoop时，需要配置HDFS的环境变量，如修改`hadoop-env.sh`来设置临时目录，以及`core-site.xml`中的`fs.default.name`来指定默认文件系统。此外，还需要调整masters和slaves列表，确保集群节点间的协调。 对于MapReduce的配置，主要涉及修改`mapred-default.xml`，确保任务调度和执行的相关参数正确。Hive的安装涉及安装Ant和Ivy构建工具，用于编译Hive源代码。HBase是一个基于列式存储的NoSQL数据库，与Hadoop集成，提供高性能的大数据存储和查询。 最后，本文强调了实践的重要性，通过实际的安装和配置过程，读者能够快速掌握Hadoop的基本使用，从而在处理大规模数据时更加得心应手。 本文是一个全面的Hadoop初学者指南，涵盖了从环境准备到具体组件的安装和配置，以及基础操作的实践环节，旨在帮助新手快速建立起对Hadoop生态系统的初步认识。