概述
Hadoop是Apache提供的开源的海量数据离线处理框架，是最知名的大数据框架之一。
最初来源于Google的三篇论文，由Apache基于论文中的原理进行了开源的实现。
Google的集群系统：GFS、MapReduce、BigTable。
Hadoop的集群系统：HDFS、MapReduce、HBase。
1、组件
其中HDFS和MapReduce组成了Hadoop，并后续在Hadoop2.0中引入了Yarn。所以目前的Hadoop由如下三个组件组成：
HDFS：Hadoop分布式文件存储系统。
MapReduce：Hadoop分布式数据计算框架。
Yarn：Hadoop分布式资源协调工具。
2、最初设计的目的
Hadoop设计的初衷是为了解决Nutch的海量数据存储和处理的需求，可以解决大数据场景下的数据存储和处理的问题。
3、名字的起源
Doug Cutting如此解释Hadoop的得名：“这个名字是我孩子给一头吃饱了的棕黄色大象命名的。我的命名标准就是简短，容易发音和拼写，没有太多的意义，并且不会被用于别处。小孩子是这方面的高手。Google就是由小孩命名的。”
二、Hadoop安装配置
1、下载
Hadoop工作需要JDK的支持，请注意下载时对JDK的版本要求。
下载地址：http://hadoop.apache.org/releases.html
2、版本信息
Apache Hadoop版本分为两代，我们将第一代Hadoop称为Hadoop 1.0，第二代Hadoop称为Hadoop 2.0，并且两个版本互不兼容。
第一代Hadoop包含三个大版本，分别是0.20.x，0.21.x和0.22.x，其中，0.20.x最后演化成1.0.x，变成了稳定版。而0.21.x和0.22.x则有NameNode HA等新的重大特性。
第二代Hadoop包含两个版本，分别是0.23.x和2.x，它们完全不同于Hadoop 1.0，是一套全新的架构，均包含HDFS Federation和YARN两个系统，相比于0.23.x、2.x增加了NameNode HA和Wire-compatibility两个重大特性。
3、集群模式
Hadoop的安装分为单机方式、伪分布式方式和完全分布式方式。
1．单机模式
单机模式是Hadoop的默认模式。解压即可使用单机模式。
单机模式不启动任何守护进程、无法使用hdfs和yarn，只能用来进行MapReduce的本地测试、不能用作生产环境。
2．伪分布模式
单机环境下启动所有的守护进程，具有hadoop的完整功能，可以使用hdfs，mapreudce和yarn，但是这些守护进程都运行在同一台机器上，并不能真正的提供性能上的提升，只能用来开发测试，不可以用在生产环境下。
以上是官方的说法，这里需要说一下，伪分布式也是可以用到生产环境的，在数据量不是很大，数据可靠性要求不是很强的时候，可以使用伪分布式，要不完全分布式的计算速度要快！
3．完全分布模式
启动所有的守护进程，具有hadoop完整的功能，可以使用hdfs、mapreduce和yarn，并且这些守护进程运行在集群中，可以真正的利用集群提供高性能，在生产环境下使用。
4、安装
1．单机安装
解压直接运行，就是单机模式。
2．伪分布式安装
参看：hadoop伪分布式安装配置。
3．完全分布式安装
参看：Hadoop完全分布式配置。