Hadoop 2.7.3资源包下载指南

Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源框架，主要用来实现大数据的存储和处理。它允许用户通过简单的编程模型，在分布式环境中存储和处理大规模数据集。Hadoop的核心是HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce计算模型。" Hadoop的核心组件包括： 1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）：HDFS是Hadoop的分布式存储系统，它具有高容错性的特点，可以在廉价的硬件上运行。HDFS提供高吞吐量的数据访问，适合那些有着大数据集的应用。HDFS的主要组件包括NameNode（管理文件系统的命名空间）和DataNode（存储实际数据）。 2. MapReduce：MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。用户可以使用MapReduce编写处理数据的代码，然后MapReduce框架将这些任务分配给集群中的节点执行。MapReduce工作流程主要包括Map阶段（数据分割、映射操作）和Reduce阶段（合并排序后的结果）。 3. YARN（Yet Another Resource Negotiator）：YARN是Hadoop的资源管理器。它的引入是为了更好地管理集群资源和作业调度。YARN负责资源管理和作业调度，而MapReduce则作为一个运行在YARN上的应用程序来处理数据。YARN的引入提高了Hadoop的扩展性和资源利用率。 版本2.7.3中的新特性： - 对Hadoop YARN进行了改进，包括安全性增强、性能提升和操作简化。 - Apache Slider被集成到Hadoop中，用于运行现有的MapReduce应用程序。 - 对HDFS的改进，包括支持联邦HDFS（通过增加NameNode来提高可扩展性）。 - 为Hadoop生态系统的其他组件如HBase、Hive和Pig提供了更好的支持。 在使用Hadoop-2.7.3之前，需要对系统环境进行配置，包括Java环境和SSH无密码登录设置。安装Hadoop通常需要解压缩tar.gz格式的安装包，然后进行相关配置，如修改配置文件来指定各个组件的运行参数（如内存大小、端口号等）。配置完成后，可以启动Hadoop集群进行测试。 Hadoop-2.7.3资源包适用于对大数据处理和存储有需求的用户，它支持商业级别的分布式数据存储和计算，被广泛应用于互联网搜索、社交网络、日志处理、推荐系统等领域。安装和使用Hadoop需要一定的Linux操作系统和网络知识，同时也需要对分布式系统有一定的了解。随着大数据技术的不断进步，Hadoop也在持续更新和发展，以适应不断变化的业务需求和技术创新。