Hadoop快速入门：HDFS+MapReduce+Hive+HBase

"Hadoop-0.20.0-HDFS+MapReduce+Hive+HBase 快速入门教程" 本文旨在为初次接触Hadoop的人提供一个快速掌握Hadoop核心组件的指南，包括HDFS（分布式文件系统）、MapReduce编程框架、Hive数据仓库工具以及HBase分布式数据库。以下是对这些组件的详细介绍： 1. Hadoop Common：作为Hadoop的基础模块，它提供了共享的工具和服务，如配置管理、日志处理，是其他Hadoop子项目依赖的基础。 2. Avro：这是一个由Doug Cutting主持的远程过程调用（RPC）项目，类似于Google的protobuf和Facebook的thrift，设计用于提高Hadoop内部通信的速度和数据压缩效率。 3. Chukwa：是由Yahoo贡献的一个大集群监控系统，基于Hadoop，用于收集、存储和分析大规模分布式系统的数据。 4. HBase：是一个建立在Hadoop Distributed FileSystem（HDFS）之上的开源列存储数据库，适用于大数据的实时读写操作，特别适合半结构化数据的存储。 5. HDFS：全称为Hadoop分布式文件系统，是Hadoop的核心组件，提供高容错性的分布式存储服务，能够处理PB级别的数据。 6. Hive：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，允许用户使用SQL-like语言对存储在Hadoop中的大量数据进行汇总和即席查询，简化了对大数据的处理过程。 7. MapReduce：Hadoop实现的一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算，分为Map阶段和Reduce阶段，使得开发者可以专注于业务逻辑，而不需要关心分布式执行的细节。 8. Pig：Pig Latin是一种高级查询语言，构建在MapReduce之上，简化了在Hadoop上编写复杂数据分析任务的过程，用户可以自定义函数来扩展其功能。 9. ZooKeeper：是Google Chubby的开源实现，提供了一个可靠的协调系统，用于大型分布式系统的配置管理、命名服务、分布式同步和组服务，确保系统的稳定性和一致性。 10. 演练环境：文中提到的演练环境是基于SuSE10的Linux系统，32位版本，通过SVN下载Hadoop源码，其他组件可能是通过其他方式获取。 通过这篇快速入门，读者可以在短时间内了解Hadoop生态系统的关键组件，学习如何安装和初步使用这些工具，从而快速进入Hadoop的世界。对于初学者，这是一个很好的起点，可以帮助他们快速理解并实践Hadoop的相关技术。