/**一：初识Hadoop*/

1.1 Hadoop核心价值

1. HDFS(HadoopDistributeFileSystem):Hadoop的文件系统。实现了数据存储
2. MapReduce：提出了一个模型，该模型抽象出硬盘读写问题并将其转化为对一个数据集（由键值对组成）的计算。实现数据的分析和处理。

1.2 与关系型数据库管理系统的比较

1. 计算机硬盘的发展趋势：寻址时间的提升远远不敌传输速率的提升。

2. 关系型数据库处理结构化的，规范的数据；

3. MapReduce处理半结构化、非结构化的非规范的数据更为有效；

4. 关系型数据库与MapReduce比较

传统的关系型数据库 MapReduce 数据大小 GB PB 数据存取 交互式和批处理 批处理 更新 多次读/写 一次写入，多次读取 结构 静态模式 动态模式 完整性 高 低 横向扩展 非线性的 线性的

1.3 术语

1. Namenode:
   1.1）HDFS采用master/salve架构；
   1.2） 一个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanodes组成；
   1.3）Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间（namespace）以及客户端对文件的访问；
   1.4）Namenode执行文件系统的名字空间操作，如打开、关闭、重命名文件或目录；
   1.5）负责确定数据块到具体Datenode节点的映射；

2. Datanode
   2.1）一般一个节点一个Datanode，负责管理他所在节点上的存储；
   2.2） 一个文件其实被分成一个或多个数据块，存储在一组Datanode上；
   2.3） Datanode负责处理文件系统客户端读写请求；
   2.4） 在Namenode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制；

3. Secondnamenode：
   3.1）一般一个节点一个Datanode，负责管理他所在节点上的存储；
   3.2） 一个文件其实被分成一个或多个数据块，存储在一组Datanode上；
   3.3） Datanode负责处理文件系统客户端读写请求；
   3.4） 在Namenode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制；

4. Jobtracker和Tasktracher：
   4.1）所有的job的执行都由Jobtracker来调度；
   4.2） Hadoop系统中只配置一个JobTracker应用；
   4.3）TaskTracker都需要运行在HDFS的DataNode上；