作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
Apache Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它提供了对大数据集进行高并发、高性能处理的能力。基于Hadoop，可以构建一个具有可扩展性的数据处理平台，能够存储海量数据并快速进行分布式运算。通过将任务分布到多台服务器上执行，Hadoop 可以有效地利用集群中的计算资源提高处理能力，同时也兼顾了数据的安全性。 本文主要介绍如何使用Hadoop进行大数据处理，包括如何编写MapReduce程序以及运行MapReduce作业。文章涉及的内容包括Hadoop的安装配置、基本命令行操作、MapReduce编程模型、WordCount实践以及其他相关技术知识等。希望读者在阅读完毕后能够对Hadoop有一个初步的了解以及对大数据处理有个整体的认识。
2.基础概念和术语
Hadoop概述
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由Apache基金会所开发。其最主要的功能是用于对大规模的数据集进行高并发、高性能计算。它的特点如下：
- 分布式文件系统（HDFS）：Hadoop生态中最重要的组件之一，负责数据的存储、分发。
- MapReduce计算模型：Hadoop的核心计算模型，用户编写Map函数和Reduce函数来指定数据转换逻辑。
- YARN（Yet Another Resource Negotiator）资源管理器：负责任务调度和资源分配。
- HDFS的容错机制：通过冗余备份来保证数据安全。
Hadoop的安装配置
安装Java环境
Hadoop依赖于Java环境，所以首先需要安装Java环境。