本文探讨了一种基于Hadoop的校园云存储系统实现，利用Linux服务器和MapReduce算法进行并行处理。HDFS作为分布式文件系统，采用Master/Slave架构，由NameNode管理元数据，DataNode存储数据。MapReduce编程模型则用于大规模数据集的并行计算，通过Map和Reduce函数处理数据。系统部署涉及SSH配置、JDK安装、Hadoop部署以及Eclipse集成开发环境的搭建。
基于Hadoop的校园云存储系统的实现研究
服务器使用Linux操作系统，采用MapReduce编程算法实现并行处理。
HDFS(Hadoop Distributed File System)是一个运行在普通硬件之上的分布式文件系统。HDFS系统采用Master/Slave框架，一个HDFS集群系统是由一个Master和多个Slaver构成。前者叫做名字节点(NameNode),是一个中心服务器负责元数据的管理工作，主要包括文件系统的名字空间管理和客户机对文件的访问操作。后者叫做数据节点(DataNode),在集群系统中一般一个节点是由一个DataNode构成的，主要负责对节点上它们附带的存储进行管理。
HDFS系统中文件的目录结构独立存储在
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