1、Hadoop实现了一个分布式文件系统（DistributedFileSystem），其中一个组件是HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（highthroughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（largedataset）的应用程序。
2、⑦ooize/azkaban：该组件是负责协调各个任务的执行顺序。
3、通过集成开发工具（例如eclipse）导入Hadoop相关的jar包，编写map/reduce程序，将程序打成jar包扔在集群上执行，运行后出计算结果。
4、22.0在0.21.0基础上修复了一些bug并进行了部分优化。
5、Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台，Hadoop平台主要有HadoopCommon、HDFS、HadoopYarn、HadoopMapReduce和HadoopOzone。
6、Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，用户可以轻松在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
7、Common模块：最大的新特性是在测试方面添加了Large-ScaleAutomatedTestFramework和faultinjectionframework。
8、（2）0.21.0/0.22.x系列
9、jdk安装与配置
10、①hdfs：一个文件系统，可以存储海量数据。
11、Hadoop集群的搭建
12、20.2版本发布后，几个重要的特性没有基于trunk而是在0.20.2基础上继续研发。值得一提的主要有两个特性：Append与Security。其中，含Security特性的分支以0.20.203版本发布，而后续的0.20.205版本综合了这两个特性。需要注意的是，之后的1.0.0版本仅是0.20.205版本的重命名。0.20.X系列版本是最令用户感到疑惑的，因而它们具有的一些特性，trunk上没有，反之trunk上有的一些特性0.20.X系列版本却没有。
13、同0.23.x系统一样，2.X系列属于下一代Hadoop，与0.23.X相比，2.X增加了NameNodeHA和Wire-compatibility等新特性。
14、文件目录B、Hadoop安装与配置1.hadoop软件2.环境变量3.hadoop配置C、运行Hadoop1.运行hdfs2.运行yarnD、测试hadoop，这是搭建集群的大题路径，详细的可以去看一下八斗学院的，第一部分是讲集群搭建的很详细
15、怎么使用Hadoop：
16、ApacheHadoop的四大分支构成了三个系列的Hadoop版本。
17、上传文件到Hadoop集群
18、⑤flume：就是将数据从一个文件中抽取到另一个文件中。
19、③hive：就是sql语句解释器，接收用户输入的sql语句，然后将该sql语句翻译成复杂的mapreduce程序，并发布到mr集群中进行运算，计算出有用的信息。
20、Hadoop的核心组件包括分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。HDFS是一种分布式文件系统，可以将数据分布式地存储在不同的计算节点上，从而实现数据的高可靠性和高可扩展性。
21、（4）2.X系列
22、Hadoop最初是由Apache软件基金会开发的，其名称来源于DougCutting、MikeCafarella、AdamShook和JunRao等人的姓氏。
23、MapReduce是一种分布式计算框架，可以将大规模数据集划分成小块，然后并行地进行处理，最终将结果汇总返回给用户。
24、Hadoop是大数据处理框架，工具
25、Hadoop是一种开源的分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据集。
26、A、基础环境
27、HDFS模块：主要增加的新特性包括支持追加操作与建立符号连接、SecondaryNameNode改进（secondarynamenode被剔除，取而代之的是checkpointnode同时添加一个backupnode的角色，作为NameNode的冷备）、允许用户自定义block放置算法等。
28、Hadoop集群搭建好以后，可以通过web页面查看集群的情况，还可以通过Hadoop命令上传文件到hdfs集群，通过Hadoop命令在hdfs集群上建立目录，通过Hadoop命令删除集群上的文件等等。
29、Hoodoo起源于非洲裔美国人的文化和宗教传统，融合了非洲、欧洲和美洲原住民的元素。
30、hive提供数据汇总查询功能，给了一个窗口处理数据，对数据进行加减乘除。
31、Hadoop和mysql的关系是“Friendswithbenefits”
32、spark是比mapReduce更快的计算框架
33、②mapreduce：从海量数据中，通过一定的算法，计算出有用信息。
34、（3）0.23.X系列
35、Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。具有可靠、高效、可伸缩的特点。Hadoop的核心是HDFS和Mapreduce，hadoop2.0还包括YARN。2、HDFSHadoop的分布式文件系统。是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。3、MapReduce（分布式计算框架）MapReduce是一种计算模型，用以进行大数据量的计算。其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形式中间结果。Reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约，以得到最终结果。MapReduce这样的功能划分，非常适合在大量计算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。4、Hive（基于Hadoop的数据仓库）Hive定义了一种类似SQL的查询语言(HQL),将SQL转化为MapReduce任务在Hadoop上执行。通常用于离线分析。
36、Hoodoo的实践通常涉及到与自然界和灵界的交流，以达到改变命运、保护自己、吸引好运、解决问题等目的。
37、hdfs和mapReduce是Hadoop的两个原始核心功能，前者是负责储存的系统，类似把试卷放在几个柜子里，后者负责并行计算，类似把100份试卷分给5个人批改。
38、MapReduce模块：在作业API方面，开始启动新MapReduceAPI，但仍然兼容老的API。
39、⑥sqoop：将hdfs文件系统的文件，导出到linux文件系统的文件中。
40、（1）0.20.X系列
41、④hbase：是基于hdfs文件系统的数据库。
42、Hadoop1.x中包括两个核心组件：MapReduce和HadoopDistributedFileSystem(HDFS)
43、host
44、hadoop生态圈中各个组件的作用描述：
45、Hadoop平台目前被行业使用多年，有健全的生态和大量的应用案例，同时Hadoop对硬件的要求比较低，非常适合初学者自学。目前很多商用大数据平台也是基于Hadoop构建的，所以Hadoop是大数据开发的一个重要内容。
46、HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streamingaccess）文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算
47、hbase是一个可扩展的、非关系型数据库，不是传统的表那种的数据格式
48、Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
49、23.X是为了克服Hadoop在扩展性和框架通用性方面的不足而提出来的，它包括基础库Common、分布式文件系统HDFS、资源管理框架YARN和运行在YARN上的MapReduce四部分，其中，新增的可对接入的各种计算框架（如MapReduce、Spark等）进行统一管理，该发行版自带MapReduce库，而该库集成了迄今为止所有的MapReduce新特性。
50、简单点说就是把Hadoop的安装包放在每一台服务器上，改改配置再启动，就完成了Hadoop集群的搭建。
51、其中HDFS负责将海量数据进行分布式存储，而MapReduce负责提供对数据的计算结果的汇总。
52、这一系列版本将整个Hadoop项目被分割成三个独立的模块，分别是Common、HDFS和MapReduce。HDFS和MapReduce都对Common模块有依赖，但是MapReduce对HDFS并没有依赖，这样，MapReduce可以更容易运行在其他的分布式文件系统之上，同时，模块间可以独立开发。具体各个模块的改进如下：
53、它包括了使用草药、符咒、香料、矿物和其他物质来进行祈祷、治疗、保护和施法的实践。
54、它是非常丰富和多样化的，包括了各种仪式、咒语、符咒和草药的使用。
55、编写map/reduce程序
56、Hadoop后来逐渐加了其他工具
57、Hadoop的并行处理系统加上mysql的快速处理大量数据能力，就能得到一个能够使用关系型数据并以巨大速度进行计算的数据库。
58、Hoodoo是一种传统的非洲裔美国人的民间宗教和魔法实践。
59、同时，Hoodoo也与非洲裔美国人的历史和文化紧密相连，反映了他们在困境中寻求力量和自由的努力。