Hadoop安装配置是大数据处理领域的入门级技能，它涉及到多个组件的搭建与配置，包括Hadoop的核心组件HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce计算框架，以及基于Hadoop的Master-Slave架构设计。本文档提供了一系列详尽的步骤用于安装和配置Hadoop，让即便是计算机基础相对薄弱的用户也能顺利上手。以下将基于文档内容详细解析Hadoop安装配置的各个知识点。
Hadoop的安装环境需要选择合适的操作系统。文档中提到了使用CentOS 6.0，这是一个社区支持的免费企业级操作系统，非常适合搭建服务器使用。安装操作系统后，需要设置网络，包括修改主机名和网络配置文件，设置静态IP和配置网关。这些都是为了确保集群中各个节点能够正确识别和通信。
主机名的修改通常涉及到/etc/sysconfig/network和/etc/sysconfig/network-scripts目录下的配置文件。在CentOS中，编辑HOSTNAME参数可以改变系统对自身的称呼，而网络接口配置文件（如ifcfg-eth0）则用于设定IP地址、子网掩码、网关等网络参数。这是为了让系统能够通过网络互相访问和通信。
此外，还需要编辑/etc/hosts文件，添加集群中的所有主机名和IP地址映射，以支持主机名的解析。这样做的好处是方便集群管理，不用记住多个IP地址。
在安装Hadoop之前，JDK（Java Development Kit）的安装是必要条件。Hadoop是使用Java编写的，因此需要JDK环境支持。JDK的安装包括下载Oracle提供的JDK压缩包，并进行解压配置，通常放置在/usr/java/jdk1.6.0_31目录下。
安装完JDK后，下一步是下载并安装Hadoop。文档中提到了从Hadoop官方下载页面获取hadoop-1.0.0.tar.gz文件，这个文件包含了Hadoop的压缩安装包。安装Hadoop的步骤通常包括解压文件，设置环境变量等。环境变量的设置是为了让系统能够识别Hadoop的命令。
Hadoop集群的搭建基于Master-Slave架构，文档提到了NameNode和DataNode的概念。NameNode是HDFS的管理节点，负责管理文件系统的命名空间以及客户端对文件的访问请求。DataNode则是存储节点，负责存储实际数据。这种架构使得Hadoop具备了良好的扩展性和容错性。
配置Hadoop集群还需要设置其工作目录，这通常在Hadoop配置文件core-site.xml和hdfs-site.xml中指定，需要确保NameNode和DataNode的数据目录是正确配置的，比如在文档中提及的设置参数fs.defaultFS为hdfs://Master.Hadoop:9000。
在搭建MapReduce计算框架时，需要配置JobTracker和TaskTracker，这两个组件负责管理MapReduce作业的调度和执行。JobTracker运行在Master节点上，管理作业调度；TaskTracker运行在Slave节点上，负责具体的任务执行。
网络的测试也是配置工作不可或缺的部分，使用ping命令来测试集群中各个节点之间的连通性，以及域名解析是否正常工作，是确保集群稳定运行的前提。
文档中的内容涵盖了Hadoop安装和配置的方方面面，从操作系统环境搭建到JDK环境配置，再到Hadoop的具体安装和配置，以及Master-Slave架构的搭建和网络测试。这是一套相对完整且详细的指导流程，特别适合初学者进行自学和实践。随着大数据技术的飞速发展，Hadoop作为处理大数据的核心技术之一，其安装配置知识的掌握对于任何希望深入了解大数据技术的IT专业人员来说都是十分必要的。
