一、简述Hadoop平台的起源、发展历史与应用现状。
1.起源：
2003-2004年，Google公布了部分GFS和MapReduce思想的细节，受此启发的Doug Cutting等人用2年的业余时间实现了DFS和MapReduce机制，使Nutch性能飙升。然后Yahoo招安Doug Gutting及其项目。
2005年，Hadoop作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入Apache基金会。
2006年2月被分离出来，成为一套完整独立的软件，起名为Hadoop
Hadoop名字不是一个缩写，而是一个生造出来的词。是Hadoop之父Doug Cutting儿子毛绒玩具象命名的。
Hadoop的成长过程
Lucene–>Nutch—>Hadoop
总结起来，Hadoop起源于Google的三大论文
GFS：Google的分布式文件系统Google File System
MapReduce：Google的MapReduce开源分布式并行计算框架
BigTable：一个大型的分布式数据库
演变关系
GFS—->HDFS
Google MapReduce—->Hadoop MapReduce
BigTable—->HBase
2.发展历史
说到Hadoop的起源，不得不说到一个传奇的IT公司—全球IT技术的引领者Google。Google(自称)为云计算概念的提出者，在自身多年的搜索引擎业务中构建了突破性的GFS(Google File System)，从此文件系统进入分布式时代。
除此之外，Google在GFS上如何快速分析和处理数据方面开创了MapReduce并行计算框架，让以往的高端服务器计算变为廉价的x86集群计算，也让许多互联网公司能够从IOE(IBM小型机、Oracle数据库以及EMC存储)中解脱出来，例如：淘宝早就开始了去IOE化的道路。然而，Google之所以伟大就在于独享技术不如共享技术，在2002-2004年间以三大论文的发布向世界推送了其云计算的核心组成部分GFS、MapReduce以及BigTable。Google虽然没有将其核心技术开源，但是这三篇论文已经向开源社区的大牛们指明了方向，一位大牛：Doug Cutting使用Java语言对Google的云计算核心技术(主要是GFS和MapReduce)做了开源的实现。
后来，Apache基金会整合Doug Cutting以及其他IT公司(如Facebook等)的贡献成果，开发并推出了Hadoop生态系统。Hadoop是一个搭建在廉价PC上的分布式集群系统架构，它具有高可用性、高容错性和高可扩展性等优点。由于它提供了一个开放式的平台，用户可以在完全不了解底层实现细节的情形下，开发适合自身应用的分布式程序。
2004年12月。Google发表了MapReduce论文，MapReduce允许跨服务器集群，运行超大规模并行计算。Doug Cutting意识到可以用MapReduce来解决Lucene的扩展问题。
Google发表了GFS论文。
Doug Cutting根据GFS和MapReduce的思想创建了开源Hadoop框架。
2006年1月，Doug Cutting加入Yahoo，领导Hadoop的开发。
Doug Cutting任职于Cloudera公司。
2009年7月，Doug Cutting当选为Apache软件基金会董事，2010年9月，当选为chairman。
3.应用现状（各大企业开发自己的发行版，并为Apache Hadoop贡献代码列举发展过程中重要的事件、主要版本、主要厂商；国内外Hadoop应用的典型案例。）
Hadoop在国内主要以互联网公司为主，下面主要介绍大规模使用Hadoop或研究Hadoop的公司。
（1）百度
百度在2006年就关注了Hadoop并开始调研和使用，截止2012年，总的集群规模超过7个集群，单集群超过2800台机器节点，Hadoop机器总数超过15000台机器，总的存储容量超过100PB，已经使用的超过74PB，每天提交的作业数目超过6600个，每天的输入数据量已经超过7500TB，输出超过1700TB。
百度的Hadoop集群为整个公司的数据团队大搜索团队社区产品团队广告团队，以及LBS团体提供统一的计算和存储服务，主要应用包括：
数据挖掘与分析
日志分析平台
数据仓库系统
推荐引擎系统
凤巢广告特征抽取与建模
点击计费和反作弊
用户行为分析系统
网盟策略的流式计算
同时百度在Hadoop的基础上还开发了自己的日志分析平台、数据仓库系统，以及统一C++编程接口，并对Hadoop深度改造，开发了Hadoop C++扩展HCE系统。
（2） 阿里巴巴
阿里巴巴的Hadoop集群截止2012年大约3200台服务器，物理CPU大约30000核心，总的内存100TB，总的存储容量超过60PB，每天的作业数目超过150000个，每天hive query查询大于6000，每天扫描数据量约为7.5PB，每天扫描文件数约为4亿，存储利用率大概为80%，CPU利用率平均65%，峰值可以达到80%。阿里的Hadoop集群拥有150个用户组，4500个集群用户，为淘宝、天猫、一淘、聚划算、CBU、支付宝提供底层的基础计算和存储服务，主要应用包括：
数据平台系统
搜索支撑
广告系统
数据魔方
量子统计
淘数据
推荐引擎系统
搜索排行榜
同时为了便于开发，还开发了WEB IDE继承开发环境，使用的相关系统包括：Hive，Pig，Mahout，Hbase等。
（3） 腾讯
腾讯也是使用Hadoop最早的中国互联网公司之一，截止2012年底，腾讯的Hadoop集群机器总量超过5000台，最大单集群约为2000个节点，并利用Hadoop-hive构建了自己的数据仓库系统TDW，同时还开发了自己的TDW-IDE基础开发环境。腾讯的Hadoop为腾讯各个产品线提供基础云计算和云存储服务，支撑的领域包括以下产品：
腾讯社交广告平台
搜搜SOSO
拍拍网
腾讯微博
腾讯罗盘
QQ会员
腾讯游戏支撑
QQ空间
朋友网
腾讯开放平台
财付通
手机QQ
QQ音乐
（4）奇虎360
奇虎360主要使用Hadoop-hbase作为其搜索引擎so.com的底层网页存储架构系统，360搜索的网页可到千亿记录，数据量在PB级别。截止2012年底，其Hbase集群规模超过300节点，region个数大于10万个，使用的平台版本为：
HBase版本：facebook 0.89-fb
HDFS版本： facebook Hadoop-20
奇虎360在Hadoop-Hbase方面的工作主要为了优化减少Hbase集群的启停时间，并优化减少RS异常退出后的恢复时间。
（5）华为
华为公司也是Hadoop重要贡献公司之一，排在Google和Cisco的前面，华为在Hadoop的HA方案，以及HBASE领域有深入研究，并已经向业界推出了自己的基于Hadoop的大数据解决方案。
（6） 中国移动
中国移动于2010年5月正式推出大云BigCloud1.0，集群节点达到了1024。中国移动的大云基于Hadoop的MapReduce实现了分布式计算，并利用了HDFS来实现分布式存储，并开发了基于Hadoop的数据仓库系统HugeTable，并行数据挖掘工具集BC-PDM，以及并行数据抽取转化BC-ETL，对象存储系统BC-ONestd等系统，并开源了自己的BC-Hadoop版本。
中国移动主要在电信领域应用Hadoop，其规划的应用领域包括：
经分KPI集中运算
经分系统ETL/DM
结算系统
信令系统
云计算资源池系统
物联网应用系统
Email
IDC服务等
（7） 盘古搜索
盘古搜索主要使用Hadoop集群作为搜索引擎的基础架构支撑系统，截止2013年初，集群中机器数量总计超过380台，存储总量总计3.66PB，主要的应用包括：
网页存储
网页解析
建索引
Pagerank计算
日志统计分析
推荐引擎等
（8）即刻搜索（人民搜索）
即刻搜索也使用Hadoop作为其搜索引擎的支撑系统，截止2013年，其Hadoop集群规模总计超过500台节点，配置为双路6核心CPU，48G内存，11*2T存储，集群总容量超过10PB，使用率在78%左右，每天处理读取的数据量约为500TB，峰值大于1P，平均约为300TB。
即刻搜索在搜索引擎中使用sstable格式存储网页并直接将sstable文件存储在HDFS上面，主要使用Hadoop pipes编程接口进行后续处理，也使用streaming接口处理数据，主要的应用包括：
网页存储
解析
建索引
推荐引擎
二、MySql和Hadoop的安装与配置的截图。
1.成功安装MySql并检测是否可以开启
2.成功安装Hadoop并开启，用jps查节点开启情况
3.配置完Hadoop伪分布式查看位于hdfs的输出结果并下载到本地查看
