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本教程适合于在 CentOS 6.x 系统中安装原生 Hadoop 2，适用于Hadoop 2.7.1, Hadoop 2.6.0 等版本，主要参考了官方安装教程，步骤详细，辅以适当说明，相信按照步骤来，都能顺利在 CentOS 中安装并运行 Hadoop。本 Hadoop 教程由给力星出品，转载请注明。环境本教程使用 CentOS 6.4 32位 作为系统环境，请自行

当开始着手实践 Hadoop 时，安装 Hadoop 往往会成为新手的一道门槛。尽管安装其实很简单，书上有写到，官方网站也有 Hadoop 安装配置教程，但由于对 Linux 环境不熟悉，书上跟官网上简略的安装步骤新手往往 Hold 不住。加上网上不少教程也甚是坑，导致新手折腾老几天愣是没装好，很是打击学习热情。本教程适合于原生 Hadoop 2，包括 Hadoop 2.6.0, Hado

【译者预读】GFS这三个字母无需过多修饰，《Google File System》的论文也早有译版。但是这不妨碍我们加点批注、重温经典，并结合上篇Haystack的文章，将GFS、TFS、Haystack进行一次全方位的对比，一窥各巨头的架构师们是如何权衡利弊、各取所需。1. 介绍我们设计和实现了GFS来满足Google与日俱增的数据处理需求。与传统的分布式文件系统一样，G

本教程介绍的是如何在 Ubuntu/CentOS 中使用 Eclipse 来开发 MapReduce 程序，在 Hadoop 2.6.0 下验证通过。虽然我们可以使用命令行编译打包运行自己的MapReduce程序，但毕竟编写代码不方便。使用 Eclipse，我们可以直接对 HDFS 中的文件进行操作，可以直接运行代码，省去许多繁琐的命令。本教程由厦门大学数据库实验室出品，转载请注明。

MapReduce：面向大型集群的简化数据处理摘要MapReduce既是一种编程模型，也是一种与之关联的、用于处理和产生大数据集的实现。用户要特化一个map程序去处理key/value对，并产生中间key/value对的集合，以及一个reduce程序去合并有着相同key的所有中间key/value对。本文指出，许多实际的任务都可以用这种模型来表示。用这种函数式风格写出的程序