Hadoop是一个由Apache基金会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，开发分布式应用。简单来说，Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且被设计用来部署在低廉的硬件上。而且Hadoop还提供了一个分布式资源管理和任务调度框架，这就是所谓的MapReduce。本文档展示了如何在一个基于Linux环境的云主机上安装部署Hadoop分布式集群的单机模式，实现了一个简单的分布式计算环境。以下是详细步骤和涉及的知识点： 1.环境准备：购买云主机并获取主机IP地址。文档中使用的IP地址为***.*.**，对应的主机名为hadoop1。为了运行Hadoop，至少需要2核2G的配置。 2.安装JDK：Hadoop需要Java环境来运行，所以第一步是安装Java开发包（JDK）。文档中指定了安装的JDK版本为java-1.8.0-openjdk，并使用yum命令进行安装。安装完成后，通过rpm查询命令来确认JDK的安装路径，以便后续配置。 3.安装Hadoop：从云盘下载Hadoop的tar.gz压缩包并拷贝到云主机上。解压缩该包，并将解压后的目录移动到/usr/local/hadoop目录下。这一步需要对Hadoop目录的所有者进行更改，以确保Hadoop安装的权限设置正确。 4.配置环境变量：编辑Hadoop环境变量配置文件hadoop-env.sh，设置JAVA_HOME为Java安装路径，并指定Hadoop的配置文件目录。 5.验证安装：运行hadoop version命令查看Hadoop版本信息，确认Hadoop已正确安装。 6.创建Hadoop集群：文档中提到了集群的HDFS架构，包括一个NameNode和三个DataNode。NameNode通常被部署在主节点上，而DataNode部署在工作节点上。配置集群的关键步骤包括设置/etc/hosts来解析主机名和IP地址，设置SSH免密登录以允许各节点间的通信。 7.部署HDFS：在集群上部署Hadoop分布式文件系统。这涉及到编辑配置文件和运行Hadoop命令来格式化文件系统和启动守护进程。 8.热点词汇分析示例：通过一个简单的MapReduce示例来演示如何使用Hadoop进行分布式数据处理。示例中的wordcount程序计算输入文本中单词的频率。以上步骤中的关键知识点包括： - Hadoop的架构和组件：包括核心组件NameNode和DataNode的职责，以及Hadoop分布式计算的原理。 - Linux环境下的Hadoop安装和配置：如何在Linux环境下准备环境，安装JDK和Hadoop，配置相关环境变量。 -分布式集群部署：涉及的集群组件配置、SSH免密登录设置，以及如何部署和启动集群。 - MapReduce编程模型：通过一个简单的编程示例来展示如何在Hadoop上进行分布式数据处理。以上步骤和知识点总结了Hadoop分布式集群单机安装部署的基础流程。成功部署Hadoop集群后，可以在集群上运行各种大数据处理任务，实现大规模数据存储和计算。