.png "image")
上一篇(11]Hadoop總結(上篇) - 一切才剛剛開始)介紹了Hadoop的Ecosystem之後，了解到有很多package建立在Hadoop上面。
不過一個問題會浮現出來，這門多package，怎麼讓他們互相溝通沒有問題？畢竟版本和版本之間很有可能會有相容性問題。
這就是Hadoop Distribution的作用，一些整理好包成一包的Hadoop Ecosystem，有些distribution還包括一些管理界面讓整個管理變得更加簡單。
.png "image")
上一篇([09]了解Hadoop裡的MapReduce到底是什麼？)了解了什麼是MapReduce，並且了解了怎麼用Java寫一個MapReduce的Hello World程式：WordCount。
馬上會想到的一個問題是，難道只有Java可以寫MapReduce的程式嗎？
這篇將會介紹Hadoop的Streaming服務，讓任何語言只要透過Standard Input和Standard Output就可以寫出MapReduce程式。 將會使用最熟悉的語言，.Net Core來完成這個事情。
在這篇也會介紹另外一種測試Hadoop的方式，使用Docker來測試。
.png "image")
在上一篇([10]用.Net Core跑Hadoop MapReduce - Streaming介紹)透過Hadoop Streaming的幫助，改成用.Net Core 2.0的程式作為MapReduce的邏輯，基本上這個系列裡面的Hadoop介紹也要告一個段落。
這一篇，將會快速回顧到目前為止所了解到關於Hadoop的部分，再來介紹Hadoop Ecosystem，和3個比較常見的package介紹。
.png "image")
在上一篇([08]Hadoop 改成完全分散模式)透過複製VM的方式建立出了fully-distributed mode，基本上在這個系列裡面對於Hadoop的介紹也快到了一個尾聲。
不過，還有一個部分被忽略了，也就是實際在Hadoop做運算的程式，也是WordCount的實際運算邏輯。
這篇會介紹MapReduce的概念，並且看一下WordCount的java程式是如何撰寫。
.png "image")
在上一篇([07]更深入看看Hadoop裡面的YARN和HDFS)了解了整個jps的process代表的意思之後，在這篇將會延續之前([05]建立Hadoop環境 -上篇、[06]建立Hadoop環境 -下篇)建立出來pseudo-distributed mode的hadoop改成 fully-distributed mode
這篇結束之後，除了Master，會建立出一台slave。由於Master裡面也有DataNode和NodeManager，所以總共會有2個DataNode。
.png "image")
在上一篇（[06]建立Hadoop環境 -下篇）把hadoop pseudo-distributed mode整個建立了起來，在這個過程中有透過 jps看到啟動的時候有5個process：
這些process分別是yarn和HDFS執行起來的process，其中Master會有前 3個而slave有後 2個
這篇將會對於這幾個問題做一些介紹。
.png "image")
上一篇（[05]建立Hadoop環境 -上篇）透過VMWare Player把Ubuntu裝好並且一些相關環境設定到，等於把hadoop的基礎環境建立好了。
這篇將延續上篇的環境，把Hadoop建立上去，並且讓Hadoop跑一個hello world的範例。
.png "image")
上一篇（[04]Hadoop是什麼？）以一個非常高的overview看了Hadoop是什麼，在接下來將會把理論轉成實際操作，將建立一個Ubuntu 的 VM上面架設hadoop並且跑一個MapReduce的hello world程式，WordCount（算字數）。
等到跑完範例之後，將會在深入一點看hadoop的MapReduce和HDFS運作模式。
首先，從建立環境開始。
.png "image")
在上一篇（[03]Big Data到底是有多Big？）了解到了Big Data的3個V，也就是量、增長速度和多元格式的挑戰，這篇來看看讓管理一切變得有可能的軟體：Hadoop。
這篇將介紹Hadoop的由來，為什麼這麼重要，不同版本之間的差異，和基本架構。
_1477.png)
_1485.png)
_1486.png)