第六章 Hadoop：Google云计算开源实现与安装教程

"《云计算(第二版)》教材配套课件是解放军理工大学刘鹏教授主编，华东交通大学刘鹏制作的，主要关注第六章Hadoop，即Google云计算的开源实现。本课件涵盖了Hadoop的基本概念、HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式数据处理框架、HBase分布式结构化数据表的介绍，以及Hadoop的安装和使用教程，包括在Linux系统中的安装步骤和MapReduce编程。" 在深入理解Hadoop之前，首先要明确云计算的概念，它是一种基于互联网的计算方式，通过共享计算资源提供服务，而Hadoop是实现云计算的一种开源框架，尤其擅长大数据处理。Google的云计算理念对Hadoop有着深远影响，Hadoop便是对Google的GFS（Google File System）和MapReduce的开源实现。 Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的核心组件，设计用于存储大规模数据集。HDFS具有高容错性和高吞吐量，使得数据可以在廉价硬件上进行分布式存储和处理。HDFS将大文件分割成块，并在多台服务器上冗余存储，保证了数据的可靠性和可用性。 MapReduce是Hadoop的另一个关键组件，用于处理和生成大数据集。它将复杂的计算任务分解为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段将原始数据分片并应用映射函数，生成中间键值对；Reduce阶段则将这些中间键值对进行聚合和处理，最终产生结果。 HBase是建立在HDFS之上的NoSQL数据库，用于存储和检索大规模结构化数据。它提供了实时读写能力，支持随机访问和快速查询，常用于实时分析和大数据应用场景。 对于Hadoop的安装，通常在Linux环境下进行。首先，需要安装Linux虚拟机，如VMware Workstation，并确保安装SSH服务以便远程访问。接着，安装Java运行环境，因为Hadoop依赖Java。然后，解压Hadoop安装包，并配置环境变量。最后，可以设置Hadoop在单机模式下运行，便于测试和学习，如通过WordCount示例了解MapReduce的工作流程。 在实际应用中，MapReduce编程涉及编写Mapper和Reducer类，Mapper负责转换输入数据，Reducer则聚合Mapper的输出。通过Hadoop的工具，用户可以提交自定义的MapReduce作业，处理HDFS中的数据，并获取最终结果。 Hadoop作为云计算的重要组成部分，提供了一套高效、可扩展的数据处理框架。通过学习和掌握Hadoop，开发者能够处理海量数据，实现高效的大数据分析和应用。