Hadoop分布式并行编程：基本概念与服务器安装部署

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它提供了可靠且高效的大规模数据处理能力。在本文中，我们将介绍Hadoop的基本概念，并提供服务器的安装和部署指南。此外，我们还将给出一些示例代码来说明如何使用Hadoop进行分布式并行编程。

1. Hadoop基本概念
   Hadoop由两个核心组件组成：Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS）和Hadoop分布式计算框架（Hadoop MapReduce）。HDFS用于存储和管理大规模数据集，而MapReduce用于并行处理这些数据。

• HDFS：HDFS是一个高度可靠的分布式文件系统，它能够将大规模数据集分布式存储在多台服务器上。它的设计理念是将数据划分为多个块，并将这些块复制到不同的服务器上，以实现数据的冗余备份和高可用性。

• MapReduce：MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型。它将数据处理任务分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，数据被切分为一系列的键值对，并由多个Map任务并行处理。在Reduce阶段，Map任务的输出被合并和排序，并由多个Reduce任务并行处理，最终得到最终的结果。

2. Hadoop服务器的安装和部署
   要在服务器上安