Hadoop快速入门：HDFS+MapReduce+Hive+HBase实战

"这篇教程旨在帮助初学者在短时间内快速了解并上手Hadoop生态系统中的关键组件，包括HDFS、MapReduce、Hive和HBase。通过详细的步骤指导，读者将学习到如何配置环境、安装这些组件，并进行基本的使用操作。" 在Hadoop生态中，HDFS（Hadoop Distributed File System）是核心的分布式文件系统，它提供了高容错性和高吞吐量的数据存储。MapReduce是Hadoop用于处理和生成大规模数据集的编程模型，它将大型任务拆分为许多小任务并在集群中并行处理。Hive则是一个基于Hadoop的数据仓库工具，允许用户使用SQL-like查询语言（HQL）对存储在HDFS上的大量数据进行分析。HBase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库，它构建于HDFS之上，提供实时读写操作，适合管理非结构化和半结构化数据。 本教程首先介绍了Hadoop家族的主要组件及其用途，接着详细阐述了演练环境的设置，包括操作系统的选择（通常为Linux）、Hadoop、Hive、Java的版本要求，以及可能涉及的多节点集群配置。在配置阶段，讲解了如何安装Java，然后是Hadoop的安装与配置，包括修改环境变量、配置HDFS的hadoop-env.sh、core-site.xml（设置HDFS临时目录和默认文件系统）、masters和slaves文件以确定NameNode和DataNode节点。此外，还详细描述了MapReduce的配置，如修改mapred-default.xml。 接下来，教程进入Hive的安装，包括先安装构建工具Ant，然后是依赖管理工具Ivy，最后是Hive的源码编译。对于HBase，教程会指导如何安装并配置这个列式数据库系统。 最后的“体验”部分，可能涵盖启动Hadoop服务，执行简单的HDFS操作，编写并运行MapReduce作业，使用Hive进行数据查询，以及在HBase上创建表和进行数据存取等实践操作。这将帮助新手快速理解这些组件的实际工作方式。 这篇教程是Hadoop初学者的宝贵资源，通过跟随步骤，读者可以在较短时间内建立起对Hadoop生态的基本理解和实践经验。