Apache Hadoop 3.3.4 版本

Apache Hadoop 3.3.4 为分布式计算提供开源软件。该框架基于 Java，可跨计算机集群处理大数据，方便用户开发并运行相关应用程序。Hadoop 架构包含 HDFS 分布式文件系统和 MapReduce 引擎。

在windows11平台，基于hadoop3.3.4源码包自编译，按需自取，内含hadoop.dll等文件以及全部源码等。

Apache Hadoop 2.7.2 是 2.x.y 版本系列中的次要版本，在此前稳定的 2.7.1 版本基础上构建。以下是主要特性和改进的简要概览： 使用 HTTP 代理服务器时，公共认证改进。通过代理服务器访问 WebHDFS 时，该功能非常有用。 一个新的 Hadoop 指标接收器，可以直接写入 Graphite。 与 Hadoop 兼容文件系统 (HCFS) 相关规范工作。 HDFS 支持 POSIX 风格的文件系统扩展属性。有关更多详细信息，请参阅用户文档。 现在，客户端可以使用 OfflineImageViewer 通过 WebHDFS API 浏览 fsimage。 NFS 网关收到了一些可支持性改进和错误修复。不再需要 Hadoop 端口映射器来运行网关，网关现在能够拒绝来自未授权端口的连接。 SecondaryNameNode、JournalNode 和 DataNode Web UI 已使用 HTML5 和 JavaScript 实现现代化。 YARN 的 REST API 现在

YARN是Hadoop集群的资源管理系统。Hadoop2.0对MapReduce框架进行了彻底的设计重构，我们称Hadoop2.0中的MapReduce为MRv2或Yarn。

Apache Hadoop是一个由Apache软件基金会开发的开源分布式计算框架，解决大数据处理问题。\"hadoop-1.2.1-bin.tar.gz\"是包含了Hadoop 1.2.1版本所有二进制文件的压缩包，适用于Linux操作系统，提供了部署Hadoop集群所需的全部组件。Hadoop的核心组成部分包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。HDFS负责数据分布和容错，而MapReduce通过映射和规约实现大规模并行计算。此版本改进了MapReduce性能、资源调度器、故障恢复机制，并支持YARN。安装后需配置core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml等文件及环境变量。

Apache Hadoop是由Apache软件基金会开发的开源分布式计算框架，支持大规模数据处理和存储。该压缩包文件“hadoop-2.6.4.zip”特别为Windows操作系统进行了优化，允许在Windows环境下高效运行Hadoop。核心组件包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（并行处理编程模型），在bin目录中包含关键的可执行文件hadoop.dll和winutils.exe。详细的Apache License 2.0授权信息和安装配置指南可以在压缩包内的LICENSE.txt和README.txt文件中找到。

Apache Spark是Apache软件基金会下的开源大数据处理框架，以高效、灵活和易用性著称。\"spark--bin-hadoop2-without-hive.tgz\"是专为Hadoop 2设计的Spark二进制发行版压缩包，不包含Hive组件，适用于无需Hive环境的系统部署和运行。Spark核心概念包括RDD（Resilient Distributed Datasets）、DataFrame和Dataset，架构涵盖Master、Worker节点及Executor，支持Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等组件。与Hadoop集成，可读写HDFS数据，同时兼容YARN资源管理系统。

Avro 是一种数据序列化系统，专为支持大规模数据交换的应用而设计。其核心特性在于： 二进制序列化： Avro 采用二进制序列化方式，能够高效、快速地处理海量数据。 动态语言友好： Avro 提供的机制使得动态语言能够轻松处理 Avro 数据。

SQL 是一种用于管理和查询关系型数据库的标准语言。由于 Hadoop 的普及，SQL 也被引入到 Hadoop 生态系统中，用于处理和分析大数据集。