第二周总结

本周我专注于深入理解Hadoop的架构及其实现大规模数据处理的核心机制。开始于周一，我通过阅读官方文档，掌握了HDFS和MapReduce的基本概念。随后，在我的Ubuntu虚拟机上搭建了Hadoop的伪分布式环境，这一过程涉及JDK和SSH的安装配置，以及Hadoop核心配置文件的编辑。

周三成功启动了Hadoop服务，通过命令行工具对HDFS进行了初步测试，验证了文件上传、下载及查看元数据的功能。接着，将注意力转向MapReduce编程模型，周四我编写并运行了我的第一个WordCount程序，尽管初期遇到了路径配置的挑战，但在仔细检查后，问题迎刃而解。

周五，我对WordCount的输出结果进行了分析，同时，开始预览Hadoop生态系统中的其他工具，尤其是Hive，了解到它能以接近SQL的方式处理Hadoop数据。周末则用于复习和整理本周所学，同时规划了下周的学习路线图，包括深入探索Hive查询语言和尝试更复杂的MapReduce示例。

整个学习过程中，我意识到实践的重要性，通过亲手操作，对Hadoop的理解更加深刻。下一步，我计划进一步扩展我的技能集，探索更多Hadoop生态中的工具和技术，以增强数据处理能力