Hadoop能解决的问题:

　　1.海量数据需要及时分析和处理。

　　2.海量数据需要深入分析和挖掘。

　　3.数据需要长期保存。

问题：

　　1.磁盘IO成为一种瓶颈，而不是CPU资源。

　　2.网络带宽是一种稀缺资源。

　　3.硬件故障成为影响稳定的一大因素。

Hadoop介绍：

　　1.作者:Doug Cutting

　　2.用Java编写的开源系统，能够部署在大规模的计算平台上，从而提高计算效率。

　　3.原来是Nutch搜索引擎里面的一个模块。

　　4.受Google三篇论文的启发：MapReduce GFS Bigtable。

　　5.Google 与 Hadoop的对比:mapreduce(mapreduce)、GFS(HDFS)、Bigtable(Hbase)。

Hadoop生态系统:

　　1.Hbase:

　　　　(1) Nosql数据库, Key-Value存储。

　　　　(2) 最大化利用内存。

　　2.HDFS:

　　　　(1) Hadoop Distribute File System 分布式文件系统

　　　　(2) 最大化利用磁盘。

　　3.MapReduce:

　　　　(1) 编程模型，主要用来做数据的分析。

　　　　(2) 最大化利用CPU。

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HDFS：

　　HDFS设计原则:

　　　　1.文件以块(block)方式存储。

　　　　2.每个块大小远比多数文件系统来的大(默认64MB)。

　　　　3.通过副本机制提高可靠度和读取吞吐量。

　　　　4.每个区至少分到三台DataNode上。

　　　　5.单一 master(NameNode) 来协调存储元数据(metadata)。

　　　　6.客户端对文件没有缓存机制(No data caching)。

 　　NameNode(Master):

　　　　1.HDFS的守护程序。

　　　　2.记录文件是如何分割成数据块的，以及这些数据块被存储到哪些节点上。

　　　　3.对内存和I/O进行集中管理。

　　　　4.是个单点，发生故障将使集群崩溃。

　　Secondary Namenode:

　　　　1.监控HDFS状态的辅助后台程序。

　　　　2.每个集群都有一个。

　　　　3.与NameNode进行通讯，定期保存HDFS元数据快照。

　　　　4.当NameNode故障时可以作为备用的NameNode使用(还未实现自动切换)。

　　DataNode(Slave):

　　　　1.每台从服务器都运行一个DataNode。

　　　　2.负责把HDFS数据块读写到本地文件系统。

　　JobTracker(MapReduce后台进程):

　　　　1.用于处理作业(用户提交代码)的后台程序。

　　　　2.决定有哪些文件参与处理，然后切割task并分配节点。

　　　　3.监控task，重启失败的task(在不同的节点重启)。

　　　　4.每个集群只有唯一一个JobTracker，位于Master节点。

　　TaskTracker(MapReduce后台进程):

　　　　1.位于Slave节点上，与DataNode结合(代码与数据一起的原则)。

　　　　2.管理各自节点上的task(由JobTracker分配)。

　　　　3.每个节点只有一个TaskTracter，但一个TaskTracker可以启动多个JVM，用于并行执行Map或Reduce任务。

　　　　4.与JobTracker交互。

Hadoop第一天---初识Hadoop