在輸入數據的“邏輯”記錄上應用Map操作得出一個中間Key/value pair集合。在所有具有相同key值的value值上應用Reduce操作，從而達到合并中間的數據，得到一個想要的結果的目的

引言隨著云計算技術的飛速發展，越來越多的數據密集型企業相繼出現．面臨著這些海量的數據信息，包括結構化信息、半結構化信息及其非結構化信息，如何存儲并對這些信息進行處理將是這些企業面臨的巨大挑戰．Hadoop是一個基礎架構，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。Hadoop實現了一個（Hadoop Distributed FileSystem），簡稱HDFS。HDFS有著高容錯性的特點，并且設計用來部署在低廉的（low-cost）硬件上。

Hadoop的簡介；Map Reduce介紹；Hadoop 執行步驟；Hadoop 的安裝和配置應用情景分析一、Hadoop的簡介hadoop是做什么的？Hadoop為云計算平臺提供了一種分布式存儲和并行計算的能力。將大塊的數據文件，如數據規模在G、T級別，進行切割并進行分布式存儲；hadoop的mapreduce計算模型，將計算任務按照分割文件拆解并進行分布式并行計算，后再對計算結果進行匯總。

前言：Hadoop是一個分布式系統基礎架構，主要是由HDFS、MapReduce和Hbase組成，分別為Google集群系統GFS、MapReduce、BigTable的開源實現。具有擴容能力強，效率高，成本低，可靠性好等特點。配置前最好熟悉一下Linux常用命令的使用，遇到問題時善于利用收索引擎，本教程的Linux版本選擇比較常用的Ubuntu。

hadoop1.0.3 windows配置及eclipse整合與實例

Hadoop 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 。<br> Hadoop是項目的總稱，主要是由分布式存儲（HDFS）、分布式計算（MapReduce）組成 。<br> Hadoop程序目前只能運行在Linux系統上，window上運行需要安裝其他插件，安裝過程見《hadoop安裝說明.docx》 。

HDFS可靠性概述HDFS系統架構NameNode元數據結構HDFS能做什么？存儲并管理PB級數據處理非結構化數據注重數據處理的吞吐量（latency不敏感）應用模式為：write-once-read-many存取模式HDFS不適合做什么？存儲小文件(不建議使用)大量的隨機讀(不建議使用)需要對文件的修改(不支持)誰在用Hadoop

Mapreduce hadoop hive三者關系Hadoop是2005 Google MapReduce的一個Java實現。MapReduce是一種簡化的分布式編程模式，讓程序自動分布到一個由普通機器組成的超大集群上并發執行。就如同java程序員可以不考慮內存泄露一樣，MapReduce的run-time系統會解決輸入數據的分布細節，跨越機器集群的程序執行調度，處理機器的失效，并且管理機器之間的通訊請求。這樣的模式允許程序員可以不需要有什么并發處理或者分布式系統的經驗，就可以處理超大的分布式系統得資源。（就是抽象）不管過去，現在是Apache軟件基金會管理的開源項目基本架構 - Hadoop是如何構成的Hadoop主要由HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce引擎兩部分組成最底部是HDFS，它存儲Hadoop集群中所有存儲節點上的文件。HDFS的上一層是MapReduce引擎，該引擎由JobTrackers和TaskTrackers組成。

安裝hadoop是一件非常容易的事情,讀者可以在官網上下載到最近的幾個hadoop版本。

Hadoop分布式文件系統(HDFS)被設計成適合運行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系統。它和現有的分布式文件系統有很多共同點。但同時，它和其他的分布式文件系統的區別也是很明顯的。HDFS是一個高度容錯性的系統，適合部署在廉價的機器上。HDFS能提供高吞吐量的數據訪問，非常適合大規模數據集上的應用。HDFS放寬了一部分POSIX約束，來實現流式讀取文件系統數據的目的。HDFS在最開始是作為Apache Nutch搜索引擎項目的基礎架構而開發的。HDFS是Apache Hadoop Core項目的一部分。

HDFS為了做到可靠性（reliability）創建了多份數據塊（datablocks）的復制（replicas），并將它們放置在服務器群的計算節點中（computenodes），MapReduce就可以在它們所在的節點上處理這些數據了。

0概述：所有的Hadoop命令均由bin/hadoop腳本引發。不指定參數運行hadoop腳本會打印所有命令的描述。

第一個是boolean型變量quietmode，用于設置加載配置的模式。通過閱讀源代碼就可以清楚，這個quietmode如果為true，實際上默認就為true，加載配置的模式為快速模式，其實也就是在解析配置文件的過程中，不輸出日志信息，就這么簡單。

Hadoop是2005 Google MapReduce的一個Java實現。MapReduce是一種簡化的分布式編程模式，讓程序自動分布到一個由普通機器組成的超大集群上并發執行。就如同java程序員可以不考慮內存泄露一樣，MapReduce的run-time系統會解決輸入數據的分布細節，跨越機器集群的程序執行調度，處理機器的失效，并且管理機器之間的通訊請求。這樣的模式允許程序員可以不需要有什么并發處理或者分布式系統的經驗，就可以處理超大的分布式系統得資源。

報告內容：Hadoop核心、Hadoopdfs（Hdfs）、MapReduce分布式并行計算模型Hadoop擴展Hadoopbase（Hbase）基于hadoop核心的高擴展性分布式數據庫Pig-一種高級數據流語言和并行計算的執行框架，也基于hadoop核心Hive-建立在hadoop之上的數據倉庫基礎設施，提供數據摘要，adhocquerying，數據集分析。HadoopDFS（HDFS）HDFS:技術背景數據海量化趨勢催生了DFS應用單機無法存放，大數據集被分割存儲文件系統對跨機器的數據集進行統一管理實現的復雜度遠大于本地存儲系統，例如：錯誤處理HDFS是一種實現超大文件的存儲，流式數據訪問，運行于普通商業集群。

用Hadoop搭建分布式存儲和分布式運算集群用Hadoop搭建分布式存儲和分布式運算集群1.列出使用的機器普通PC，要求：cpu:750M-1Gmem:>128Mdisk:>10G不需要太昂貴的機器。

Hadoop的搭建

2009年7月 ，Hadoop Core項目更名為Hadoop Common;<br> 2009年7月 ，MapReduce 和 Hadoop Distributed File System (HDFS) 成為Hadoop項目的獨立子項目。<br> 2009年7月 ，Avro 和 Chukwa 成為Hadoop新的子項目。<br> 2010年5月 ，Avro脫離Hadoop項目，成為Apache頂級項目。<br> 2010年5月 ，HBase脫離Hadoop項目，成為Apache頂級項目。<br> 2010年5月，IBM提供了基于Hadoop 的大數據分析軟件——InfoSphere BigInsights，包括基礎版和企業版。<br> 2010年9月，Hive( Facebook) 脫離Hadoop，成為Apache頂級項目。<br> 2010年9月，Pig脫離Hadoop，成為Apache頂級項目。

首先我們統一一下定義，在這里所提到的Hadoop是指Hadoop Common，主要提供DFS（分布式文件存儲）與Map/Reduce的核心功能。 Hadoop在windows下還未經過很好的測試，所以推薦大家在linux（cent os 6.X）下安裝使用。 準備安裝Hadoop集群之前我們得先檢驗系統是否安裝了如下的必備軟件：ssh和Jdk1.6（因為Hadoop需要使用到Jdk中的編譯工具，所以一般不直接使用Jre）。可以使用yum install rsync來安裝rsync。一般來說ssh是默認安裝到系統中的。

歡迎來到Yahoo! Hadoop教程！這個系列教程將向你介紹Apache Hadoop系統的許多方向，還將向你展示：如何進行簡單和高級的集群配置；如何使用分布式文件系統；如何使用分布式文件系統，如何開發復雜的Hadoop MapReduce應用，并且其它相關的分布式系統也提及。Hadoop是一個大規模分布式批處理架構，雖然它在單臺計算機上也能使用，但它的真正能力是在成百上千計算機上運行時才顯現出來，Hadoop可以高效地將大量工作高效地分布到一組計算機上。