2013-12-5文章内容来自：Java私塾 Hadoop实战-初级部分 之 Hadoop IO 整体课程概览 第一部分：开始云计算之旅 第二部分：初识Hadoop 第三部分：Hadoop 环境安装部署 第四部分：Hadoop Shell

一．Hadoop核心角色 hadoop框架 Hadoop使用主/从（Master/Slave）架构，主要角色有NameNode，DataNode，secondary NameNode，JobTracker，TaskTracker组成。

Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。简单地说来，Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。<br> Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性（fault-tolerent）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

 一、安装sun的jdk和hadoop，不要使用open-jdk 本人安装的jdk1.7.0.rpm包（默认安装路劲为/usr/java/jdk1.7.0） 解压hadoop-0.20.2到：/home/hadoop/

csdn.net/calvinxiu/archive/2007/02/09/1506112.aspx Hadoop 是Google MapReduce 的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式

Hadoop作为Apache基金会资助的开源项目，由Doug Cutting带领的团队进行开发，基于Lucene和Nutch等开源项目，实现了Google的GFS和Hadoop能够稳定运行在20个节点的集群；2006年1月，Doug Cutting加入雅虎公司，同年2月Apache Hadoop项目正式支持HDFS和MapReduce的独立开发。同时，新兴公司Cloudera为Hadoop提供了商业支持，帮助企业实现标准化安装，并志愿贡献社区。Hadoop的最新版本是0.21.0，说明其还在不断完善发展之中。<br> Hadoop由分布式存储HDFS和分布式计算MapReduce两部分组成。HDFS是一个master/slave的结构，就通常的部署来说，在master上只运行一个Namenode，而在每一个slave上运行一个Datanode。MapReduce是Google的一项重要技术，它是一个编程模型，用以进行大数据量的计算。MapReduce的名字源于这个模型中的两项核心操作：Map和Reduce。Map是把一组数据一对一的映射为另外的一组数据，Reduce是对一组数据进行归约，映射和归约的规则都由一个函数指定。

 Hadoop源代码分析（一） 关键字: 分布式 云计算 Google的核心竞争技术是它的计算平台。Google的大牛们用了下面5篇文章，介绍了它们的计算设施。 GoogleCluster： http://research

Hadoop集群搭建 1. 机器规格 CPU：2个四核 2~2.5 GHz CPU 内存：8~16GB ECC RAM(非ECC会产生校验和错误) 存储器：4*1T SATA硬盘（硬盘大小一般是数据量的3—5倍）

1. MapReduce与Hadoop 2. 大多数运算所包含的操作在输入数据的“逻辑”记录上应用Map操作得出一个中间Key/value pair集合在所有具有相同key值的value值上应用Red

1. Hadoop入门aokinglinux@hotmail.com 2. hadoop(1)Google (2)Hadoop (3)HDFS (4)MapReduce (5)Cloudera (6)Hadoop的使用

Streaming框架允许任何程序语言实现的程序在Hadoop MapReduce中使用，方便已有程序向Hadoop平台移植。因此可以说对于hadoop的扩展性意义重大，今天简单说一下。 Streami

1. HADOOP 讲解 2. Mapreduce hadoop hive三者关系 3. Hadoop 是2005 Google MapReduce的一个Java实现。 MapReduce是一种简化的

1. 以hadoop入门大数据之hadoop阶段www.toocruel.net 2. 以Hadoop入门大数据一目标及计划目标：从Hadoop开始，走进大数据领域；计划：分三个阶段(Hadoop、Sp

在使用hadoop的时候，可能遇到各种各样的问题，然而由于hadoop的运行机制比较复杂，因而出现了问题的时候比较难于发现问题。 本文欲通过某种方式跟踪Hadoop的运行痕迹，方便出现问题的时候可以通过这些痕迹来解决问题。

云计算Hadoop：快速部署Hadoop集群 近来云计算越来越热门了，云计算已经被看作IT业的新趋势。云计算可以粗略地定义为使用自己环境之外的某一服务提供的可伸缩计算资源，并按使用量付费。可以通过 Internet

我们搭建了一个公共的Hadoop MapReduce在线测试平台，网址：cloudcomputing.ruc.edu.cn. 现在开放注册。下面我们详细介绍这个测试平台。 一．平台简介 欢迎来到云计算的世界，欢迎来到MapReduce

Hadoop进阶(LXZ) Hadoop进阶 一，配置文件参数说明 1，conf-site.xml < > 2，hdfs-site.xml ----------------------------------------

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

 Hadoop源码分析 HDFS 定稿: 2013-7-1 DataNode 定稿: 2013-8-7 NameNode DFSClient 源码版本: Hadoop-1.1.1 http://caibinbupt

Hadoop文档目录 下面的文档是一些概念介绍和操作教程，可帮助你开始使用Hadoop。如果遇到了问题，你可以向邮件列表求助或者浏览一下存档邮件。 · Hadoop快速入门 · Hadoop集群搭建