什么是hadoop？

hadoop = teh hadoop projects

hadoop体系架构生态圈主要包含common，avro，mapreduce，hdfs,pig,hive(数据仓库),hbase，zookeeper,oozie（任务调度），sqoop（数据转移hive ↔ mysql）等组件

hadoop核心： hdfs（分布式文件系统）+ mapreduce （计算）+yarn(运算资源调度系统，管理硬件资源，内存/cpu等)。

 

HDFS架构

hdfs中的一些常见名词

block：一个文件分块，默认64M。当写入一个文件到 HDFS 时，它被切分成数据块，块大小是由配置文件 hdfs-default.xml 中的参数 dfs.blocksize （自 hadoop-2.2 版本后，默认值为 134217728字节即 128M，可以在 hdfs-site.xml 文件中改变覆盖其值。

namenode：保存整个文件系统的目录信息，文件信息以及文件相应的分块信息。（单点，提供服务的namenode只有一个）

datanode：用于存储blocks（文件块）。

hdfs的HA策略：namenode一旦宕机，整个文件系统将无法工作，如果namenode中的数据丢失，整个文件系统也就丢失了，从2.x开始，hdfs支持namenode的active-atandy模式（主从）。

 

 

在hdfs上的文件存储 

dbossdat1001.txt   600G

 

同一个文件快在不同节点中有多个副本，当某个节点的数据失效时，可以从另外的节点获取到文件的内容，当数据失效时，副本有效个数会减少，hadoop可以自动侦测到这一点，从有效的副本复制，自动恢复到正常的副本个数。

 

 

hdfs中的namenode和datanode

 

如上图所示，在hdfs中，分为两个部分：namenode和datanode，其中那么node只有一个节点，datanode则有多个节点。但从hadoop2.0版本之后开始，namenode有主从两个节点防止节点挂掉。

 

 

hdfs总的架构图

 

mapreduce

mapreduce编程模型

总图中可以看到，mapreduce是将大任务分割成若干的小任务，然后在汇总得出结果。