Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源分布式计算框架，它的核心设计思想是分布式存储和并行处理，能够处理和存储海量数据。在这个"Hadoop-2.7.3"资源包中，我们聚焦于Hadoop的这一特定版本，它包含了对Hadoop进行安装、配置和使用的各种必要组件。
Hadoop由两个主要部分组成：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。HDFS是一种分布式文件系统，它可以跨多台计算机（称为节点）存储和管理大量数据。HDFS的设计目标是高容错性和高吞吐量，即使在硬件故障的情况下也能保证数据的可靠访问。而MapReduce则是一个编程模型，用于大规模数据集的并行计算。它将复杂的计算任务分解为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段，分别在不同的节点上并行执行，从而实现高效的计算。
在Hadoop 2.7.3版本中，引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator），作为资源管理和调度器，它将原本由JobTracker承担的任务和资源管理职责分离，使得Hadoop系统更易于扩展和管理。YARN通过ResourceManager负责全局资源调度，NodeManager则在每个节点上监控和管理容器（Container），容器是YARN中运行任务的基本单位。
资源包中的"hadoop-2.7.3.tar.gz"是Hadoop源代码和二进制文件的压缩包。解压后，我们可以找到包含配置文件、可执行文件、库文件等在内的完整Hadoop环境。主要的配置文件如`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`和`mapred-site.xml`，它们定义了Hadoop的行为和参数，例如数据块大小、名称节点地址等。
安装Hadoop时，我们需要设置环境变量，如`HADOOP_HOME`，并将`bin`目录添加到`PATH`中。然后，可以使用`hadoop dfsadmin`或`hadoop fs`命令与HDFS交互，`hadoop jar`命令用于运行MapReduce作业。
在集群环境中，Hadoop需要进行适当的配置以适应网络拓扑和硬件资源。例如，需要配置` slaves`文件列出所有的数据节点，以及在`hdfs-site.xml`中指定名称节点和数据节点的地址。对于高可用性，可以设置多个名称节点，利用HA机制确保服务的连续性。
Hadoop 2.7.3还支持多种新特性，如透明加密（Transparent Data Encryption），可以保护在HDFS中存储的数据的安全；以及S3A客户端，允许Hadoop直接访问Amazon S3云存储。此外，这个版本也优化了性能，减少了延迟，并提高了I/O效率。
Hadoop 2.7.3是一个强大且成熟的分布式计算平台，适用于大数据处理和分析。通过这个资源包，开发者和数据工程师可以深入了解Hadoop的工作原理，搭建自己的Hadoop集群，或对现有集群进行优化和维护。无论是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中获益，提升大数据处理能力。
