云帆大数据----02 Hadoop 1.x介绍、本地（单机）模式和伪分布式安装与测试

Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且被设计用来部署在廉价的硬件上。Hadoop 1.x版本包含了HDFS、MapReduce等主要模块。 Hadoop的起源可以追溯到2002年启动的Nutch项目，该项目是由一个开源的高性能全文检索工具包Lucene所衍生出来的，用于构建一个Web搜索引擎Apache Nutch。随着Google的三大论文MapReduce/GFS/BigTable的发布，启发了Doug Cutting等人开发了一个开源的MapReduce和一个分布式文件系统NDFS。到2006年，Nutch的MapReduce和NDFS被移植到一个名为Hadoop的新框架上，并在20个节点上稳定运行。Hadoop随后发展成为Apache的顶级项目，并且在2008年打破世界纪录成为最快的TB级数据排序系统。 Hadoop的发展史涵盖了从2002年的Nutch项目启动到2008年Hadoop成为Apache顶级项目等多个重要时间节点，还包括了Yahoo!、百度、中国移动等公司对Hadoop技术的采用和在生产环境中的应用案例。 Hadoop有多种安装部署模式，其中包括本地（单机）模式和伪分布式模式。本地模式即单机模式，主要是为了开发测试使用，不需要配置Hadoop环境，因为所有服务都在一个JVM进程内运行。伪分布式模式介于本地模式和完全分布式模式之间，Hadoop的所有守护进程在同一台机器上运行，使用不同的端口和目录，模拟分布式的运行环境。这两种模式对于学习和测试Hadoop配置和应用是很有帮助的。 在安装和测试Hadoop时，用户需要下载Hadoop相关软件包，配置环境变量，并根据本地或伪分布式模式的要求对Hadoop配置文件进行相应的修改。安装过程中，用户需要设置HDFS的临时目录、主节点和从节点，配置MapReduce作业运行时的环境变量等。测试Hadoop安装是否成功，可以通过Hadoop自带的测试脚本执行一些基本的命令操作，例如格式化HDFS、启动Hadoop集群服务、运行MapReduce示例程序等。 Hadoop作为一个强大的大数据处理平台，它的安装与测试是学习大数据技术的基础。了解Hadoop的版本演化、安装部署模式、以及它的发展史，对于深入理解和掌握Hadoop技术至关重要。Hadoop在经历了多个发展阶段后，已从一个简单的分布式存储计算框架，发展成为处理海量数据、支持多种数据运算任务的大数据生态系统的重要组成部分。