1、（3）0.23.X系列
2、以上步骤仅为概述，具体的操作流程和配置可能因不同的虚拟机镜像和Hadoop发行版而有所差异。建议参考相关的官方文档和指南，按照其提供的步骤和说明进行操作。
3、·2008年6月，Hadoop的第一个SQL框架——Hive成为了Hadoop的子项目。
4、·2011年1月，ZooKeeper脱离Hadoop，成为Apache顶级项目。
5、·2010年9月，Pig脱离Hadoop，成为Apache顶级项目。
6、安装虚拟机软件：选择一款虚拟机软件，如VirtualBox或VMwareWorkstation，并按照其官方网站上的指引进行安装。
7、在虚拟机上搭建Hadoop可以按照以下步骤进行：
8、·2010年9月，Hive脱离Hadoop，成为Apache顶级项目。
9、ApacheHadoop的四大分支构成了三个系列的Hadoop版本。
10、（2）0.21.0/0.22.x系列
11、Hadoop平台目前被行业使用多年，有健全的生态和大量的应用案例，同时Hadoop对硬件的要求比较低，非常适合初学者自学。目前很多商用大数据平台也是基于Hadoop构建的，所以Hadoop是大数据开发的一个重要内容。
12、Hadoop-由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
13、同0.23.x系统一样，2.X系列属于下一代Hadoop，与0.23.X相比，2.X增加了NameNodeHA和Wire-compatibility等新特性。
14、MapReduce模块：在作业API方面，开始启动新MapReduceAPI，但仍然兼容老的API。
15、·2013年10月，Hadoop2.0.0版本发布，标志着Hadoop正式进入MapReducev2.0时代。
16、·2017年12月，继Hadoop3.0.0的四个Alpha版本和一个Beta版本后，第一个可用的Hadoop3.0.0版本发布。
17、（1）0.20.X系列
18、·2010年5月，HBase脱离Hadoop项目，成为Apache顶级项目。
19、·2009年7月，Avro和Chukwa成为Hadoop新的子项目。
20、这一系列版本将整个Hadoop项目被分割成三个独立的模块，分别是Common、HDFS和MapReduce。HDFS和MapReduce都对Common模块有依赖，但是MapReduce对HDFS并没有依赖，这样，MapReduce可以更容易运行在其他的分布式文件系统之上，同时，模块间可以独立开发。具体各个模块的改进如下：
21、MapReduce是hadoop的核心组件之一，hadoop要分布式包括两部分，一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框，就是mapreduce,缺一不可，也就是说，可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程。
22、HDFS模块：主要增加的新特性包括支持追加操作与建立符号连接、SecondaryNameNode改进（secondarynamenode被剔除，取而代之的是checkpointnode同时添加一个backupnode的角色，作为NameNode的冷备）、允许用户自定义block放置算法等。
23、·2010年-2011年，扩大的Hadoop社区忙于建立大量的新组件(Crunch，Sqoop，Flume，Oozie等)来扩展Hadoop的使用场景和可用性。
24、·2012年10月，Impala加入Hadoop生态圈。
25、hadoop是一种架构，用来搭建分布式平台使用mapreduce是一种编程模型，是一种编程方法，抽象理论来的
26、配置Hadoop：通过虚拟机的终端或形界面，按照Hadoop文档和指南进行配置。这包括配置Hadoop集群、节点、端口、权限等。
27、配置虚拟机：为虚拟机分配足够的内存、处理器和存储资源，确保虚拟机能够正常运行Hadoop。
28、Hadoop的主要发展历程：
29、（4）2.X系列
30、获取虚拟机镜像：一个适用于Hadoop的虚拟机镜像，如Cloudera或Hortonworks提供的预配置镜像。这些镜像已经预先安装好了Hadoop和相关组件。
31、导入虚拟机镜像：打开虚拟机软件，选择导入虚拟机镜像的选项，并选择你的Hadoop虚拟机镜像文件进行导入。
32、23.X是为了克服Hadoop在扩展性和框架通用性方面的不足而提出来的，它包括基础库Common、分布式文件系统HDFS、资源管理框架YARN和运行在YARN上的MapReduce四部分，其中，新增的可对接入的各种计算框架（如MapReduce、Spark等）进行统一管理，该发行版自带MapReduce库，而该库集成了迄今为止所有的MapReduce新特性。
33、·2011年12月，Hadoop1.0.0版本发布，标志着Hadoop已经初具生产规模。
34、是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。
35、20.2版本发布后，几个重要的特性没有基于trunk而是在0.20.2基础上继续研发。值得一提的主要有两个特性：Append与Security。其中，含Security特性的分支以0.20.203版本发布，而后续的0.20.205版本综合了这两个特性。需要注意的是，之后的1.0.0版本仅是0.20.205版本的重命名。0.20.X系列版本是最令用户感到疑惑的，因而它们具有的一些特性，trunk上没有，反之trunk上有的一些特性0.20.X系列版本却没有。
36、22.0在0.21.0基础上修复了一些bug并进行了部分优化。
37、·2008年1月，Hadoop成为Apache顶级项目。
38、hadoop是一种分布式系统的平台，通过它可以很轻松的搭建一个高效、高质量的分布系统，而且它还有许多其它的相关子项目，也就是对它的功能的极大扩充，包括zookeeper,hive,hbase等。
39、Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。具有可靠、高效、可伸缩的特点。Hadoop的核心是HDFS和MapReduce，hadoop2.0还包括YARN。
40、Common模块：最大的新特性是在测试方面添加了Large-ScaleAutomatedTestFramework和faultinjectionframework。
41、·2010年5月，Avro脱离Hadoop项目，成为Apache顶级项目。
42、·2009年7月，MapReduce和HadoopDistributedFileSystem(HDFS)成为Hadoop项目的独立子项目。
43、启动虚拟机：启动虚拟机，等待操作系统加载完毕。
44、测试Hadoop集群：运行一些简单的Hadoop任务或示例，确认Hadoop集群的正常运行。可以使用Hadoop自带的范例程序或编写自己的MapReduce程序进行测试。
45、启动Hadoop服务：根据Hadoop文档中的指引，依次启动Hadoop的各个组件和服务，如HDFS（分布式文件系统）、YARN（资源管理器）、MapReduce等。
46、·2014年2月，Spark开始代替MapReduce成为Hadoop的默认执行引擎，并成为Apache顶级项目。
47、·2012年5月，Hadoop2.0.0-alpha版本发布，这是Hadoop-2.x系列中第一个(alpha)版本。与之前的Hadoop-1.x系列相比，Hadoop-2.x版本中加入了YARN，YARN成为了Hadoop的子项目。
48、HDFS（Hadoop分布式文件系统）
49、Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台，Hadoop平台主要有HadoopCommon、HDFS、HadoopYarn、HadoopMapReduce和HadoopOzone。
50、Hadoop的框架最核心的就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
