标题中的“用Hadoop搭建分布式存储和分布式运算集群”指的是使用Apache Hadoop这一开源框架来构建大规模、高可用的分布式系统。Hadoop是基于Java实现的，它主要由两个核心组件构成：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。
1. **Hadoop分布式文件系统（HDFS）**：
- HDFS是一种高度容错性的文件系统，设计用于跨大量廉价硬件节点存储大数据。它的主要特点是数据冗余和自动故障恢复。
- HDFS遵循主从结构，由一个NameNode作为主节点负责元数据管理，多个DataNode作为从节点存储实际数据。
- 数据块是HDFS的基本存储单元，通常设置为128MB或256MB，以优化I/O操作。
- HDFS通过数据复制策略提高容错性，一般默认副本数为3，意味着每个数据块会在集群中保存三份。
2. **MapReduce**：
- MapReduce是Hadoop处理大规模数据的计算模型，由Google提出并被Hadoop实现。
- 它将复杂的大规模任务分解为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段将原始数据分片处理，Reduce阶段则对Map阶段的结果进行聚合。
- JobTracker（在Hadoop 1.x中）或ResourceManager（在Hadoop 2.x的YARN中）负责任务调度和资源管理。
- TaskTrackers（Hadoop 1.x）或NodeManagers（Hadoop 2.x）在工作节点上执行具体的Map和Reduce任务。
3. **集群搭建**：
- 搭建Hadoop集群涉及安装Java环境、配置Hadoop环境变量、格式化NameNode、启动服务等步骤。
- 配置包括core-site.xml（Hadoop的基本配置）、hdfs-site.xml（HDFS特定配置）、mapred-site.xml（MapReduce特定配置）和yarn-site.xml（YARN配置）。
- 集群中的节点需要进行主机名解析，通常通过hosts文件或DNS服务器实现。
- 使用脚本如start-dfs.sh和start-yarn.sh启动HDFS和YARN服务。
4. **数据输入与输出**：
- Hadoop通过InputFormat类定义数据输入格式，并通过RecordReader将大文件拆分成键值对供Map阶段使用。
- 输出结果由OutputFormat类处理，RecordWriter负责将Reduce阶段的结果写入到HDFS中。
- Hadoop支持多种数据源，如文本文件、自定义格式、数据库等。
5. **Hadoop生态系统**：
- Hadoop生态还包括其他工具和框架，如Hive（SQL-like查询语言）、Pig（数据流编程）、HBase（NoSQL数据库）、Spark（快速计算框架）等。
- ZooKeeper用于集群管理和协调，Oozie管理工作流，Ambari提供集群监控和管理界面。
6. **优化与调优**：
- 调整Hadoop性能涉及参数优化，如增大Map和Reduce任务的内存、调整数据块大小、优化网络通信等。
- 对数据局部性进行优化，确保数据与处理任务尽可能在同一节点执行，减少数据传输成本。
通过这份资料，学习者可以了解如何从零开始构建一个功能完备的Hadoop集群，理解Hadoop的核心组件和工作原理，并掌握集群部署和管理的基本技能。这对于大数据处理、数据分析以及云计算环境下的应用开发具有重要的实践价值。
