【Hadoop概述】
Hadoop是由Apache软件基金会研发的开源分布式计算系统，专为处理和存储大规模数据而设计。它的设计理念是高可靠性和可扩展性，尤其适用于处理超过1TB的数据。Hadoop的核心由HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce组成，两者紧密集成，实现了计算与存储的一体化，优化了大数据处理流程。
Hadoop分为第一代和第二代。第一代Hadoop包含了0.20.x、0.21.x和0.22.x版本，最终演变为1.0.x版本。第二代Hadoop则有0.23.x和2.x版本，其中2.x版本引入了NameNode HA（High Availability）和Wire-compatibility特性，增强了系统的稳定性和兼容性。
Hadoop与MPI（Message Passing Interface）在数据处理上有显著区别。MPI通常采用计算与存储分离的方式，而Hadoop则实现了计算向存储的迁移。在MPI中，计算节点需要从存储节点获取数据进行处理，依赖高速网络传输。相比之下，Hadoop的HDFS使得数据分布式存储在各个计算节点上，减少了网络通信的开销，更适合数据密集型应用。
【HDFS—Hadoop Distributed File System】
HDFS是Hadoop的核心组件之一，它是基于Google的GFS（Google File System）原型设计的分布式文件系统。HDFS的基本结构包括NameNode和DataNode，NameNode负责元数据管理，DataNode存储实际数据。文件在HDFS中被划分为块，并且在多个DataNode上冗余存储，确保容错性和高可用性。HDFS的存储过程涉及文件的写入、复制和检查点等操作。
【MapReduce编程框架】
MapReduce是Hadoop用于大数据处理的编程模型，起源于Lisp函数map和reduce的概念。Map阶段将输入数据拆分成键值对，由多个任务并行处理；Reduce阶段则聚合这些键值对的结果，进行整合和输出。MapReduce的特点包括可伸缩性、容错性和易于编程。通过C语言实现Map/Reduce示例，开发者可以更深入地理解并利用这一框架。
【建立Hadoop开发环境】
要设置Hadoop开发环境，首先需要进行相关准备工作，包括安装Java Development Kit（JDK）。然后，下载并解压缩Hadoop，配置环境变量，修改配置文件如core-site.xml、hdfs-site.xml等。完成配置后，需将配置好的Hadoop复制到其他节点，并启动或停止Hadoop服务。通过运行简单的WordCount程序，可以验证Hadoop环境是否正确设置。
总结来说，Hadoop是应对大数据挑战的关键工具，其HDFS提供了高可用的分布式存储，而MapReduce则是高效的并行处理模型。通过理解Hadoop的工作原理和配置环境，开发者能够构建和优化大数据处理系统，解决实际业务中的复杂问题。
