Hadoop安装配置详解与分布计算入门

"Hadoop安装与配置手册详细讲解了在Linux和Windows环境下安装与配置Hadoop的步骤，适合自学分布计算编程。" Hadoop是Apache Lucene项目下的一个子项目，专注于分布式存储和分布式计算，是对Google的GFS和MapReduce的开源实现。它主要由三个组件构成：Hadoop Core（包含HDFS和MapReduce）、HBase（基于Hadoop的分布式数据库系统）以及ZooKeeper（用于协调分布式系统的工具）。Hadoop官方网站提供了用户、开发者和提交邮件列表，以及丰富的文档资源。 在准备安装Hadoop之前，需要确保满足先决条件，这通常包括合适的操作系统环境（如Linux或装有Cygwin的Windows）和必要的Java开发工具（JDK）。对于Linux用户，特别是文中提到的Ubuntu 7，安装过程可能涉及下载Hadoop的二进制包，设置环境变量，配置Hadoop的配置文件（如`core-site.xml`, `hdfs-site.xml`, `mapred-site.xml`等），以及初始化HDFS文件系统。 安装Hadoop的过程包括解压下载的Hadoop压缩包，将其移动到适当的位置，例如 `/usr/local/hadoop`，然后设置环境变量如`HADOOP_HOME`，将Hadoop的bin目录添加到`PATH`中。在Linux环境中，可能还需要修改系统路径配置文件，如`~/.bashrc`或`~/.bash_profile`，以使配置永久生效。 配置Hadoop涉及到对各个配置文件的编辑，比如在`core-site.xml`中设置默认的名称节点和数据节点，以及配置HDFS的副本数量。在`hdfs-site.xml`中，需要指定HDFS的运行模式（本地或分布式），以及数据节点的数量。`mapred-site.xml`则用于配置MapReduce作业的执行参数。 在配置完成后，可以通过运行Hadoop自带的简单示例，如WordCount程序，来验证安装是否成功。这个例子演示了如何使用MapReduce进行文本数据分析，统计单词出现的次数。 Hadoop在Windows上的安装相对复杂，因为需要通过Cygwin模拟Linux环境。尽管可以作为开发环境，但由于未经过充分的测试，不建议在Windows上作为生产环境使用。 Hadoop的高可用性和可扩展性使其在大数据处理领域具有广泛的应用。它能够处理PB级别的数据，并且能够轻松地在集群中添加或删除节点，以适应数据量的变化。通过学习和理解Hadoop的安装与配置，开发者可以更好地理解和利用分布计算的强大能力。