本週主要學習瞭如何配置hadoop，真的是超級麻煩。本週完成了對Linux系統的學習，安裝了vm虛擬機器，配置了3個centos虛擬機器，完成了虛擬機器之間的免密登入等一系列的操作，虛擬機器配置了java環境，hadoop環境，部署了HDFS叢集。瞭解了大資料的軟體生態、Hadoop是什麼以及為什麼需要分散式儲存。
本週的學習和實踐經歷讓我深刻體會到了配置Hadoop的複雜性。儘管過程繁瑣，但透過不懈的努力，我成功地在Linux系統上安裝並配置了VMware虛擬機器，建立了3個CentOS虛擬機器。這些虛擬機器不僅實現了免密登入，還配置了Java環境和Hadoop環境，為HDFS叢集的部署奠定了基礎。這一過程讓我對大資料軟體生態有了更深入的瞭解，也認識到了分散式儲存在處理大規模資料時的重要性。
在配置過程中，我遇到了不少挑戰。例如，虛擬機器之間的網路配置、Hadoop環境變數的設定等，都曾讓我頭疼不已。但透過查閱資料、反覆試驗，我逐步解決了這些問題。這些經歷教會了我，學習新技術時，環境配置是至關重要的第一步。如果環境配置不當，後續的學習將難以為繼。
此外，我還學習了Hadoop的基本原理和架構。Hadoop是一個開源的分散式儲存和計算框架，它能夠處理大量資料，並且具有高可靠性和可擴充套件性。透過HDFS，Hadoop提供了一個分散式檔案系統，允許資料在多個節點上儲存和訪問，從而提高了資料的可用性和容錯性。
在接下來的學習中，我計劃深入瞭解Hadoop的MapReduce程式設計模型。MapReduce是Hadoop的核心計算框架，它透過簡單的介面，允許使用者編寫並行處理大量資料的程式。我希望透過實踐MapReduce，進一步提高我的資料處理能力。
同時，我也意識到了學習大資料技術不僅僅是掌握工具的使用，更重要的是理解其背後的原理和思想。因此，我將花更多時間研究Hadoop的內部機制，包括它的排程演算法、資料本地性原則等，以便更好地利用這一強大的工具。
配置的過程很麻煩，在配置的時候遇到了一些小問題，但都得以解決。學習新技術的時候，配置環境是最重要的，環境若配置不對，後面的學習將無法進行