Hadoop-2.6.4：适用于Linux的大数据分布式系统

资源摘要信息:"Hadoop是一个开源的分布式存储与计算框架，由Apache基金会维护。Hadoop的设计初衷是支持分布式应用的开发，使得开发者在不需要深入理解底层分布式系统的细节情况下，也能够轻松编写出能够高效运行在分布式环境中的程序。Hadoop 2.6.4版本是该框架的一个稳定版本，它支持Linux操作系统环境。 Hadoop的核心组件之一是Hadoop Distributed File System（HDFS），这是一个高度容错性的分布式文件系统，它被设计用来在硬件成本低廉的机器上运行，并提供高吞吐量访问应用数据的能力，特别适合处理海量数据集的应用场景。HDFS的容错性体现在它的数据复制机制上，它可以在系统故障的情况下自动恢复丢失的数据。HDFS分为两个主要的组件，即NameNode和DataNode。NameNode负责存储文件系统的元数据，如文件名、目录结构以及文件到各个DataNode的映射等；而DataNode则负责存储实际的数据。 除了HDFS之外，Hadoop的另一个核心组件是MapReduce，这是一套编程模型和处理大数据集的相关实现。MapReduce编程模型使得开发者能够将复杂的问题分解成一系列较小的、可并行处理的任务，并且Hadoop框架能够自动处理所有底层的分布处理细节。通过MapReduce，开发者可以编写程序处理大量数据，并在分布式计算环境中达到高度的扩展性。 Hadoop生态系统还包括了其他多个子项目，如HBase、Hive、Pig、ZooKeeper、Oozie等，这些组件提供了对Hadoop平台的补充，以支持特定的存储、查询、分析和工作流管理等不同功能。例如，HBase是一个基于Hadoop的分布式数据库，它提供了高可靠性、高性能、水平可扩展的存储能力；Hive则是一个数据仓库工具，它使得查询和管理大数据集变得容易，用户可以使用类似SQL的查询语言HiveQL来处理数据。 在Linux环境下，Hadoop的安装和配置通常涉及对Java环境的依赖，因为Hadoop是用Java编写的。安装Hadoop 2.6.4版本前，需要先安装Java开发工具包（JDK），并配置相应的环境变量。此外，还需要配置SSH免密码登录，以使得NameNode能够管理集群中的各个DataNode。 总结来说，Hadoop是一个功能强大的大数据处理平台，它通过HDFS和MapReduce等核心组件，提供了一个能够有效存储、处理和分析大数据的分布式环境。Hadoop 2.6.4版本是稳定、成熟的版本，适合在生产环境中部署使用。"