Hadoop介绍

是适合大数据的分布式存储与计算平台，用java编写的开源系统，能够安排在大规模的计算机平台上，从而长进计算效率；由 HDFS、MapReduce、HBase、Hive 和 ZooKeeper等成员组成。其中，HDFS 和 MapReduce 是两个最基础最重要的成员。

受到Google三片论文的启发

-- MapReduce GFS Bigtable

google 和      hadoop对比：

Mapreduce   Mapreduce（主要用来做数据分析，最大化利用CPU）

GFS   HDFS（分布式文件系统，最大化利用磁盘）

Bigtable Hbase（Nosql数据库，Key-Value存储，最大化利用内存）

Hadoop核心项目：

HDFS: Hadoop Distributed File SystemHadoop分布式文件系统 

MapReduce：并行计算框架

HDFS的架构： 主从结构

主节点只有一个：namenode

从几点有多个： datanodes

namenode负责：

1，接收用户操作请求；

2，维护文件系统的目录结构；

3，管理文件与block之间关系，block与datanode之间关系；

datanode负责：

1，存储文件；

2，文件备份成block存储在磁盘上；

3，为保证数据安全，文件会有多个副本；

MapReduce的架构：主从目录

主节点只有一个 JobTracker

从节点有多个 TaskTrackers

JobTracker负责：

1，接收客户提交的计算机任务；

2，把计算任务分给TaskTrackers执行；

3，监控TaskTracker的执行情况；

TaskTrackers负责：

执行JobTracker分配的计算任务；

Hadoop的特点：

1，扩容能力：存储和处理大数据；

2，成本低：普通机器组成服务器集群；

3，高效率：在节点并行处理数据；

4，可靠性：自动维护副本，任务失败可以自动重新部署；

Distributed File System（DFS）分布式文件管理系统 ：

1，数据量越来越多，在一个操作系统管辖的范围存不下了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，因此迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。

2，是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统，可让多机器上的多用户分享文件和存储空间。

3，通透性。让实际上是通过网络来访问文件的动作，由程序与用户看来，就像是访问本地的磁盘一般。

4，容错。即使系统中有某些节点脱机，整体来说系统仍然可以持续运作而不会有数据损失。

5，分布式文件管理系统很多，hdfs只是其中一种。适用于一次写入多次查询的情况，不支持并发写情况，小文件不合适。

如何看待这张图？

我们学过的servlet、filter、listener等。这是javaweb的基础，重要性不言而喻。但是，实际工作中很少写这些东西，都是使用上层框架，如struts2做开发。

上图中的4、5就类似于servlet等，周边的框架类似于struts2。工作中更多的使用框架，但是hadoop也必须清楚。

Google三篇论文中文版下载地址：http://www.kuaipan.cn/file/id_98175943000078006.htm?source=1