Hadoop初步了解
Hadoop核心：HDFS(分布式文件系统)和MapReduce（并行计算框架）
HDFS:
涉及到的三个基本概念：
Block（数据块）
HDFS的文件被分成块进行存储，每个块的默认大小为64M。它是文件处理存储的逻辑单元。
NameNode(管理节点)
NameNode是HDFS的管理节点，用来存储文件元数据。元数据一般是两部分组成：
文件与数据块的映射表
数据节点和数据块的映射表
DataNode(数据节点)
DataNode是HDFS的工作节点，用来存放数据块。
数据管理策略：
为了保证硬件的容错率，每个数据块都会有三份，其中两份在同一机架上，另一份在另外的一个机架上。这样就保证了，如果一个机架出现故障，也不至于出现数据丢失现象。
心跳检测，就是NameNode与DataNode有一个心跳协议，DataNode会定期向NameNode发送心跳消息，来实时监控DataNode 的状态
二级NameNode会定期同步源数据映像文件和日志，一旦NameNode出现故障，二级NameNode转正。
HDFS文件的读写流程
读：首先客户端会向NameNode发出请求，读取元数据文件，获取数据存储的数据节点和数据块的位置信息，然后返回给客户端。客户端根据获取的位置信息，去找相应的数据节点读取数据。
写：客户端向NameNode发送请求，NameNode会报要写入的信息拆分成块，然后查找出具有空间的数据节点，进行写入。写入后会以复制的方式，通过管道，在将相同信息复制写入两边，存储到不同的数据节点上。然后更新元数据通知NameNode已经写入完毕。
HDFS特点：
1、数据冗余，硬件容错
2、流式数据访问，一旦写入不会被修改。（写一次读多次）
3、存储大文件
适用性：
1、适合数据批量读写，吞吐量大。
2、适合一次写入多次读取。
局限性：
1、不适合交互式应用，低延迟很难满足。
2、不支持多用户并发写相同文件。
MapReduce
原理：一个大任务分成许多的小任务（map），并行执行后，合并结果（reduce）。
运行流程：
JobTracker角色：
作业调度
分配任务，监控任务执行状态
监控TaskTracer状态
TaskTracer角色：
执行任务
向JobTracker汇报任务状态。
MapReduce的容错机制：
重复执行(默认是尝试4次，如果超过次数，则终止。)
推测执行
