Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源分布式计算框架，它允许在大规模集群中高效处理和存储大量数据。Hadoop 2.6.0是Hadoop发展中的一个重要版本，它包含了一系列性能优化和功能增强，使得大数据处理更加高效和稳定。在这个版本中，Hadoop的核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce，还有YARN（Yet Another Resource Negotiator）资源管理器。
HDFS是Hadoop的核心组件之一，它是一个分布式文件系统，设计为跨多台计算机（节点）运行，以提供高可用性和容错性。在Hadoop 2.6.0中，HDFS增强了数据复制的策略，提高了数据安全性，同时优化了块大小和I/O操作，以提升读写效率。
MapReduce是Hadoop处理大数据的主要计算模型，它将大型任务分解成许多小任务（map任务），这些任务在集群的不同节点上并行执行，然后通过reduce任务整合结果。在Hadoop 2.6.0中，MapReduce进行了优化，减少了shuffle阶段的数据传输，提升了整体计算性能，并增强了任务调度算法，以更好地适应各种工作负载。
YARN是Hadoop 2.x引入的新资源管理系统，它分离了资源管理和作业调度功能，使Hadoop能够支持更多种类的计算框架，如Spark和Tez。YARN提供了更细粒度的资源分配，提高了集群利用率，并通过改进的资源调度器，如Capacity Scheduler和Fair Scheduler，保证了多用户环境下的公平性和响应时间。
在Ubuntu上搭建Hadoop集群，你需要进行以下步骤：
1. 安装Java环境：Hadoop依赖Java运行，确保系统已安装JDK 7或更高版本。
2. 下载Hadoop 2.6.0压缩包：可以从Apache官方网站或者在本例中从CSDN下载。
3. 解压Hadoop压缩包：使用`tar -zxvf hadoop2.6.0.tgz`命令解压。
4. 配置环境变量：在`~/.bashrc`或`~/.bash_profile`文件中设置HADOOP_HOME，并添加到PATH。
5. 配置Hadoop配置文件：修改`etc/hadoop/core-site.xml`、`etc/hadoop/hdfs-site.xml`、`etc/hadoop/mapred-site.xml`和`etc/hadoop/yarn-site.xml`，指定集群的相关参数，如namenode和datanode地址，以及YARN的配置。
6. 初始化HDFS：使用`hdfs namenode -format`命令格式化namenode。
7. 启动Hadoop服务：依次启动DataNode、NameNode、ResourceManager、NodeManager等进程。
8. 测试集群：通过`hadoop fs -ls /`命令检查HDFS是否运行正常，或者运行一个简单的MapReduce示例验证集群功能。
在Ubuntu上搭建Hadoop集群时，可能会遇到网络配置、权限问题、磁盘空间不足等问题，需要根据错误日志进行排查和解决。此外，为了提高集群的稳定性和性能，还应考虑使用虚拟化技术（如KVM或VirtualBox）进行隔离，以及使用NFS或GlusterFS等分布式文件系统作为HDFS的底层存储。
Hadoop 2.6.0是一个强大的大数据处理工具，它的分布式架构和高效计算模型使得在Ubuntu上构建和管理大规模数据集群成为可能。通过正确配置和优化，你可以利用这个版本的Hadoop高效地处理PB级别的数据，满足大数据分析、机器学习和实时处理等多种需求。
