"Hadoop文档是关于Hadoop的基础和由来的介绍，旨在帮助理解Hadoop在大数据处理中的作用和其发展前景。文档可能包含了Hadoop的安装、配置、运行模式等相关知识，特别提到了单机模式、伪分布模式和完全分布式模式的介绍。其中，伪分布式模式的安装和配置步骤被详细阐述，包括下载安装包、配置核心文件、设置SSH免密登录、格式化HDFS以及启动和关闭Hadoop的一系列操作。"
Hadoop，作为一个开源的大数据处理框架，由Apache软件基金会开发，主要用于处理和存储大规模数据集。文档中提到的"由来"部分可能涵盖了Hadoop的设计理念，它起源于Google的MapReduce和GFS（Google文件系统）这两篇论文。Hadoop的核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce，前者提供高容错性的分布式文件存储，后者则是一个并行计算模型，用于处理和生成大数据集。
在"准备与配置安装环境"中，文档建议使用虚拟机如VMware的Workstation或ESXi来安装Linux系统，特别是CentOS，确保包括SSH、VI编辑器和Perl等工具。安装Java JDK是必要的，因为Hadoop是用Java编写的，并且依赖JDK运行。
文档详细列举了三种运行模式：
1. **单机模式**：这是最简单的安装方式，适合初学者调试，所有服务都在本地单个进程中运行。
2. **伪分布模式**：在一个节点上模拟分布式环境，运行所有Hadoop进程，包括NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker和SecondaryNameNode，适用于测试和学习。
3. **完全分布式模式**：这是实际生产环境中的设置，由多个节点组成，每个节点执行不同的任务，提供高可用性和容错性。
在"伪分布式模式的安装和配置步骤"中，用户需要下载Hadoop安装包，根据特定版本配置相关环境变量，编辑核心配置文件，设置SSH无密码登录，然后进行HDFS的格式化和启动/停止Hadoop服务。
这份文档提供了Hadoop的基本概念、安装和配置的实践指南，对于想要学习和理解Hadoop的人来说是一份宝贵的资料。通过学习这份文档，读者可以掌握如何搭建Hadoop环境，理解其工作原理，并为进一步的大数据处理和分析打下坚实的基础。
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