Hadoop核心项目提供了在低端硬件上构建云计算环境的基础服务，它也提供了运行在这个云中的软件所必须的API接口。Hadoop内核的两个基本部分是MapReduce框架，也就是云计算环境，和Hadoop分布式文件系统 (HDFS)。

Hadoop核心MapReduce框架需要一个共享文件系统, Hadoop核心框架通过专用的接口访问HDFS，云存储和S3等文件系统。

请注意，在Hadoop核心框架中，MapReduce常被称为mapred，HDFS经常被称为dfs。

HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanodes组成。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。集群中的Datanode一般是一个节点一个，负责管理它所在节点上的存储。HDFS暴露了文件系统的名字空间，用户能够以文件的形式在上面存储数据。从内部看，一个文件其实被分成一个或多个数据块，这些块存储在一组Datanode上。Namenode执行文件系统的名字空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。它也负责确定数据块到具体Datanode节点的映射。Datanode负责处理文件系统客户端的读写请求。在Namenode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。

Namenode和Datanode被设计成可以在普通的商用机器上运行。这些机器一般运行着GNU/Linux操作系统(OS)。HDFS采用Java语言开发，因此任何支持Java的机器都可以部署Namenode或Datanode。

 

 

Map: 初始化数据的读入和转换，在此期间，框架对互不依赖的输入记录进行并行处理。

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Reduce: 处理数据的组合和抽样，有关联的数据必须通过一个模块进行集中处理。

应用程序开发人员仅仅需要提供4项输入信息给Hadoop框架:读取和转换输入记录到键值对的作业类，一个Map方法，一个Reduce方法和一个转换键值对到输出记录的Reduce任务类。

在Hadoop核心框架中，MapReduce常被称为mapred，HDFS经常被称为dfs。

该框架提供了两个处理过程来管理MapReduce任务:

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TaskTracker在集群中的计算节点上管理和执行各个Map和Reduce任务。

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JobTracker接受作业提交，提供作业的监测和控制，管理任务，以及分配作业到TaskTracker节点上。

HDFS通过两个进程来完成的，

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NameNode进行文件系统元数据的管理，它提供管理和控制服务。

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DataNode提供数据块存储和查询服务。

 

Hadoop能够运行在任何流行的Linux操作系统上。我更喜欢Red Hat, Fedora和CentOS，因为他们使用红帽的包管理系统(RPM)，

Hadoop可以在以下三个模式中运行：

本地模式：

没有守护进程会运行而且以其都运行在单个jvm上。独立模式适合于在开发过程中运行mapreduce程序，因为很容易测试和调试。

在一个特定的模式运行hadoop时，需要做两件事：设置适当的属性，并启动hadoop守护进程，

为了自动登录，可以用空字符生成一个新的ssh密匙：

ssh-keygen –t rsa –P ‘’ ~/.ssh/id_rsa

cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

用以下这个测试：

ssh localhost

不输入密码就可以登录。

格式化hdfs：

hadoop namenode –format

 

开始守护进程：

start-dfs.sh

start-mapred.sh