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目前在使用Openstack平台的世界巨头有：技术提供者之一的NASA、惠普云、思科、维基百科、DELL等，各大操作系统均已主动整合Openstack。可以说，Openstack在大数据时代的潮流里已经站稳脚跟，并且仍在不断完善提升自己。截止目前为止，又发布了最新的版本Mitaka，可以说经过几年的考验，仍然迸发着活力和动力。
1.2 Hadoop发展现状
Hadoop是在大数据潮流中，应运而生的大数据处理和存储策略源`自*751?文.论~文`网[www.751com.cn，是一套分布式开源软件框架。部署于大型集群之上，是处理大量数据的一把好手。相比Openstack，Hadoop稍显年轻，也没有Openstack那样成熟可靠的技术背景。但在短短几年时间内，Hadoop以光速成长，迅速进入业界的视野。其提供的大数据处理策略在短时间内就得到人们的认可，并纷纷加入完善它的队伍，使得Hadoop的技术成长速度快得惊人，在最初的几年，版本号迅速迭代，快到甚至开发跟不上升级的速度。而在近两年，版本发布速度放缓，基本稳定下来，这也意着Hadoop的技术体系已经相对成熟完善。
Hadoop下拥有许多模块，如列式数据库Hbase、HDFS、方便传统SQL DBA操作的Hive、组件管理者Zookeeper以及鼎鼎大名的分布式算法策略MapReduce等。每一项技术都为大数据量身定制，完美契合大数据时代的实际需求，使得其一经面世，便获得众多业界人士的追捧。成为各大IT媒体的热点，也成为每个大数据人见面必谈的话题。
1.3 本文研究内容及主要贡献
本文主要研究OpenStack平台下Hadoop的部署及运维工作，Openstack平台搭建为辅，Hadoop的部署、运用、维护为主，同时尝试编写小实例，使用Hadoop
集群进行简单的数据处理和分析，最终总结出一套完整的Openstack下Hadoop的部署、维护策略。
假如说有价值的信息是丰富可口的菜肴，大数据是种类繁多的食材，那么Openstack就是坚实可靠的炉灶，Hadoop是各式各样精致的餐具。Openstack为大数据分析提供了前提，提供了可靠可用、操作方便的环境，Hadoop为大数据分析提供了众多合理、顺应潮流需求的大数据问题解决方案。二者结合，无疑是珠联璧合，如虎添翼。组合成的一整套大数据处理策略，能够使刚起步的小公司哪怕是个人，都能搭建起自己的私有云，凭借有限的硬件设备和资源处理庞大的数据量。可以说，时至今日，深入研究Openstack和Hadoop是非常有意义的，假若掌握了这一整套技术，那么基本可以应付大部分大数据带来的问题。
文本的主要贡献在于，将当下两个炙手可热的新兴技术结合使用，为大数据时代背景下数据量日益庞大，处理难度提升，有价值数据挖掘难度增大等问题提供一套科学合理，顺应技术潮流的解决方案。
2 Openstack平台准备
2.1 Openstack各组件的部署
组件名称 最新版本号（截止2016.5.14）
表2-1 Openstack各组件及版本号
Openstack发展至今日，已经包含了二十余个组件，如表1-1。其中较为重要、起核心作用的是三大组件：Nova、Neutron和Swift。其中，Nova主要负责计算模块，Neutron主要负责虚拟网络，Swift则主要负责云存储。
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