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這是一張在「裡冷園區」參加高空擊球活動的圖，其實從小從高空往下看都會有點恐懼，不過來到這個園區就是為了不斷突破這個恐懼感，去挑戰各種高空活動。 左邊看得見的部分是原圖，右邊則是修改過的

?一．Hadoop核心角色 hadoop框架 Hadoop使用主/從（Master/Slave）架構，主要角色有NameNode，DataNode，secondary NameNode，JobTracker，TaskTracker組成。

Hadoop是一個分布式系統基礎架構，由Apache基金會開發。用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序。充分利用集群的威力高速運算和存儲。簡單地說來，Hadoop是一個可以更容易開發和運行處理大規模數據的軟件平臺。<br> Hadoop實現了一個分布式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。HDFS有著高容錯性（fault-tolerent）的特點，并且設計用來部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高傳輸率（high throughput）來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集（large data set）的應用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求（requirements）這樣可以流的形式訪問（streaming access）文件系統中的數據。

? 一、安裝sun的jdk和hadoop，不要使用open-jdk 本人安裝的jdk1.7.0.rpm包（默認安裝路勁為/usr/java/jdk1.7.0） 解壓hadoop-0.20.2到：/home/hadoop/

csdn.net/calvinxiu/archive/2007/02/09/1506112.aspx Hadoop 是Google MapReduce 的一個Java實現。MapReduce是一種簡化的分布式

Hadoop作為Apache基金會資助的開源項目，由Doug Cutting帶領的團隊進行開發，基于Lucene和Nutch等開源項目，實現了Google的GFS和Hadoop能夠穩定運行在20個節點的集群；2006年1月，Doug Cutting加入雅虎公司，同年2月Apache Hadoop項目正式支持HDFS和MapReduce的獨立開發。同時，新興公司Cloudera為Hadoop提供了商業支持，幫助企業實現標準化安裝，并志愿貢獻社區。Hadoop的最新版本是0.21.0，說明其還在不斷完善發展之中。<br> Hadoop由分布式存儲HDFS和分布式計算MapReduce兩部分組成。HDFS是一個master/slave的結構，就通常的部署來說，在master上只運行一個Namenode，而在每一個slave上運行一個Datanode。MapReduce是Google的一項重要技術，它是一個編程模型，用以進行大數據量的計算。MapReduce的名字源于這個模型中的兩項核心操作：Map和Reduce。Map是把一組數據一對一的映射為另外的一組數據，Reduce是對一組數據進行歸約，映射和歸約的規則都由一個函數指定。

? Hadoop源代碼分析（一） 關鍵字: 分布式 云計算 Google的核心競爭技術是它的計算平臺。Google的大牛們用了下面5篇文章，介紹了它們的計算設施。 GoogleCluster： http://research

?Hadoop集群搭建 1. 機器規格 CPU：2個四核 2~2.5 GHz CPU 內存：8~16GB ECC RAM(非ECC會產生校驗和錯誤) 存儲器：4*1T SATA硬盤（硬盤大小一般是數據量的3—5倍）

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Streaming框架允許任何程序語言實現的程序在Hadoop MapReduce中使用，方便已有程序向Hadoop平臺移植。因此可以說對于hadoop的擴展性意義重大，今天簡單說一下。 Streami

從網上搜集的各種優化，標記下。 1. 網絡帶寬 Hadoop集群的服務器在規劃時就在統一的交換機下，這是在官方文檔中建議的部署方式。 但是我們的這臺交換機和其他交換機的互聯帶寬有限，所以在客戶端遇到了HDFS訪問速度慢的問題。

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Apache Hadoop是一個用java語言實現的軟件框架，在由大量計算機中運行海量數據的分布式計算，它可以讓應用程序支持上千個節點和PB級 Hadoop是從google的MapReduce和Google文件系統的論文獲得的靈