Hadoop 是一个开源分布式计算框架，广泛应用于处理海量数据。在 Linux 系统中，Hadoop 的工作原理大致如下：
分布式文件系统 (HDFS)
HDFS 是 Hadoop 的关键组件，负责存储和管理大数据集。它将文件划分为数据块，并跨多个机器进行分布式存储。HDFS 的 NameNode 协调数据块的位置，而 DataNode 负责存储实际数据。
MapReduce
MapReduce 是一种编程模型，用于在海量数据集上并行处理任务。它将数据处理分解为两个阶段：Map 阶段将数据映射到键值对，Reduce 阶段将键值对汇总并生成结果。
Yarn
Yarn 是 Hadoop 2.0 中引入的资源管理系统。它将 Hadoop 作业调度和执行从 HDFS 和 MapReduce 分离出来。Yarn 主要由资源管理器和节点管理器组成，后者协调集群中的计算资源。
部署 Hadoop 在 Linux
要在 Linux 系统中部署 Hadoop，需要以下步骤：
安装 Java 运行时环境（JRE）
下载并解压 Hadoop 发行版
配置 Hadoop 核心参数和 HDFS 参数
格式化 HDFS
启动 NameNode 和 DataNode
启动 Yarn 资源管理器和节点管理器
Hadoop 在 Linux 系统上是一种强大的工具，可用于处理和管理海量数据。理解其工作原理对于高效地使用 Hadoop 至关重要。通过遵循上述步骤，用户可以在 Linux 系统中成功部署和运行 Hadoop，并享受其分布式处理和存储优势。
