Hadoop是一款开源的大数据处理框架，最初由Apache软件基金会开发，主要用于分布式存储和计算。它设计的目标是处理和存储海量数据，尤其适用于大数据分析场景。Hadoop的核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce，这两个部分是Hadoop实现分布式计算的基础。
HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它将大文件分割成块，并在多台机器上存储这些数据块的副本。这种设计使得数据在集群中的容错性和可用性得到提高，同时也支持并行处理，加快了数据访问速度。HDFS的设计理念是“一次写入，多次读取”（WORM），这意味着文件一旦写入，就不能修改，但可以被多次读取。
MapReduce是Hadoop的编程模型，用于大规模数据集的并行计算。它将复杂任务分解为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段负责将原始数据拆分成键值对，并分发到不同的节点进行处理；Reduce阶段则接收Map阶段的结果，合并处理后的结果，最终生成最终输出。MapReduce使得开发者可以编写处理大量数据的程序，而无需关心底层的分布式细节。
在Linux环境下安装Hadoop，首先需要配置Linux系统环境，包括Java运行环境（JRE或JDK），因为Hadoop是用Java编写的，依赖Java运行。确保系统已经安装了Java，并设置好JAVA_HOME环境变量。接着，解压下载的Hadoop安装包，例如hadoop-2.7.7-src，这个源码版本可以编译后安装，也可以选择预编译的二进制版本。
配置Hadoop的配置文件，主要有两个核心文件：`core-site.xml`和`hdfs-site.xml`。`core-site.xml`用于设置Hadoop的基本配置，如默认的文件系统；`hdfs-site.xml`则是HDFS相关的配置，如副本数量、数据块大小等。还需要配置`mapred-site.xml`和`yarn-site.xml`，它们分别与MapReduce和YARN（Hadoop的资源管理系统）相关。
安装完成后，需要格式化NameNode，这是HDFS的主节点，负责元数据的管理。接着启动Hadoop服务，包括DataNode、NameNode、ResourceManager和NodeManager等。通过命令行工具，如`hadoop fs -ls`，可以检查Hadoop是否正常运行。
在实际应用中，Hadoop通常与其他大数据技术结合使用，比如Hive（基于Hadoop的数据仓库工具）、Pig（高级数据流语言）、Spark（快速通用的大数据处理框架）等。这些工具扩展了Hadoop的功能，使其更适合数据分析、机器学习和其他大数据应用场景。
Hadoop是一个强大的大数据处理工具，其分布式存储和计算能力对于处理海量数据具有显著优势。在Linux环境下安装和配置Hadoop需要一定的系统管理和编程知识，但一旦设置成功，就能为各种大数据项目提供坚实的基础。
