Hadoop是一种开源的大数据处理框架，由Apache基金会开发，它主要设计用于处理和存储海量数据。这个"Hadoop 快速入门及常见问题"的资料集合可能是为了帮助初学者理解和应用Hadoop系统。
Hadoop的核心组件包括Hadoop Distributed File System (HDFS)和MapReduce。HDFS是分布式文件系统，它可以将大数据分布在大量的廉价硬件上，提供高容错性和高吞吐量的数据读写。MapReduce则是Hadoop的并行计算模型，它将大规模数据集的处理任务分解为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段，使得在分布式环境中并行处理数据成为可能。
快速入门通常会涵盖以下内容：
1. **安装配置**：讲解如何在本地或集群环境安装配置Hadoop，包括设置环境变量、修改配置文件如hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml等。
2. **HDFS操作**：介绍如何使用Hadoop命令行工具进行文件上传、下载、查看等操作，例如`hadoop fs -put`、`hadoop fs -get`等。
3. **MapReduce编程**：讲解如何编写MapReduce程序，包括Mapper和Reducer类的基本结构，以及如何处理键值对。
4. **YARN资源管理**：YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源调度器，用于管理和分配集群资源，它取代了早期版本的JobTracker。
5. **实战示例**：可能包含一些简单的数据分析任务，如WordCount，来帮助理解Hadoop处理数据的过程。
常见问题部分可能涉及：
1. **数据丢失**：如何处理HDFS中的数据丢失，以及HDFS的副本策略。
2. **性能优化**：如何调整Hadoop参数以提升处理速度，如减少Block大小，优化MapReduce的split大小等。
3. **故障排查**：当Hadoop集群出现错误时，如何通过日志定位问题，以及如何恢复节点。
4. **安全性**：Hadoop的安全机制，如Kerberos认证，以及如何保护HDFS的数据安全。
5. **与其他技术集成**：如何将Hadoop与Hive、Pig、Spark等大数据处理工具结合使用。
6. **Hadoop扩展**：Hadoop生态系统的其他项目，如HBase（实时数据存储）、Hue（Web界面交互）等。
Hadoop是一个复杂但强大的工具，快速入门资料可以帮助初学者快速理解其基本原理和操作流程，而常见问题解答则可以解决实践中遇到的实际问题，进一步提高使用效率。这份资料对于希望在大数据领域工作或研究的人来说是非常有价值的。
