在大数据技术领域，Hadoop和Java Development Kit (JDK) 是两个至关重要的组件。Hadoop是Apache软件基金会的一个开源框架，主要用于处理和存储大规模数据，而JDK则是编写和运行Java应用程序的基础。在这个场景中，我们有两个安装包：`hadoop-2.6.0-cdh5.7.0.tar.gz` 和 `jdk-7u80-linux-x64.tar.gz`，分别代表了CDH5.7.0版本的Hadoop和Java 7的64位Linux版本。
让我们深入了解一下Hadoop。Hadoop的核心由两个主要部分组成：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。HDFS是一个分布式文件系统，它允许数据在多台机器上进行存储和处理，提高了数据的可用性和容错性。MapReduce是Hadoop的并行计算模型，它将大型任务分解为小任务在集群中的各个节点上执行，实现高效的数据处理。
Hadoop 2.6.0是Hadoop的一个重要版本，它引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator），作为资源管理和调度器，改进了Hadoop的性能和可扩展性。CDH（Cloudera Distribution Including Apache Hadoop）是Cloudera公司提供的一个企业级Hadoop发行版，包含多个开源大数据组件，如HBase、Hive、Pig等，提供了一整套数据管理解决方案。
接着，我们来看看JDK。Java Development Kit是开发和运行Java应用程序的必备工具，包含了Java编译器、Java运行时环境（JRE）、调试工具和其他实用工具。这里的`jdk-7u80-linux-x64.tar.gz`表明这是Java 7的第80次更新，针对64位Linux操作系统。Java 7引入了一些重要特性，如try-with-resources语句、多catch块、动态类型语言支持（invokedynamic）等，提升了开发效率和代码质量。
为了在Linux环境中安装这两个组件，你需要按照以下步骤操作：
1. 解压JDK安装包：
```
tar -zxvf jdk-7u80-linux-x64.tar.gz -C /opt/
```
2. 设置环境变量：
在`~/.bashrc`或`/etc/profile`文件中添加以下内容：
```
export JAVA_HOME=/opt/jdk1.7.0_80
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
```
3. 源生效配置：
```
source ~/.bashrc 或 source /etc/profile
```
4. 检查Java是否安装成功：
```
java -version
```
5. 对于Hadoop，同样先解压：
```
tar -zxvf hadoop-2.6.0-cdh5.7.0.tar.gz -C /opt/
```
6. 配置Hadoop环境：
编辑`/opt/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/etc/hadoop/hadoop-env.sh`，设置HADOOP_HOME和JAVA_HOME：
```
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0
export JAVA_HOME=/opt/jdk1.7.0_80
```
7. 初始化Hadoop配置，如`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`、`mapred-site.xml`和`yarn-site.xml`，以适应你的集群环境。
8. 格式化NameNode：
```
hdfs namenode -format
```
9. 启动Hadoop服务：
```
sbin/start-dfs.sh
sbin/start-yarn.sh
```
10. 检查Hadoop服务是否运行正常：
```
jps
```
对于初学者来说，理解这些基础知识至关重要，因为它们构成了大数据处理的基础。你可以通过学习如何在Hadoop上部署和运行MapReduce作业，以及如何利用Hadoop生态系统中的其他组件（如Hive、Pig、Spark等）来进一步提升你的大数据技能。同时，熟悉Java编程和JDK的使用也是必不可少的，因为大多数Hadoop应用都是用Java编写的。
