hadoop学习笔记(二)——hadoop思想简介，hadoop学习笔记
这几天阅读《hadoop实战》，初步了解了一下hadoop的核心思想，简要的比较如下：
1. hadoop是一个开源框架，可编写和运行分布式应用处理大数据，具有方便、简单、健壮性、可扩展性等优点
2. MapReduce程序的执行分为两个阶段，为mapping和reducing。每个阶段均定义为数据处理函数，分别被称为mapper和reducer。在mapping阶段，MapReduce获取输入数据并将数据单元装入mapper；在reducing阶段，reducer处理来自mapper的所有输出，并给出最终结果。总之，mapper将输入进行过滤和转换，是reducer可以完成聚合。
3. hadoop在分布式计算和分布式存储中都采用了主从(master/slave)结构,分布式存储过程被称为hadoop文件系统，简称HDFS，namenode位于HDFS的主端，指导从端的datanode执行底层的I/O任务，namenode是HDFS的书记员，跟踪文件如何被分成文件块，而这些块又被哪些节点存储，以及分布式文件系统的整体运行状态是否正常。
4. datanode提供数据块的备份存储，并持续不断的与namenode进行通信，以保持namenode中元数据的最新状态。
5. secondary namenode(SNN)是一个用于检测HDFS集群状态的守护进程，SNN与namenode的不同之处在于它不接受或记录HDFS的任何实时变化，相反，SNN与namenode相互通信，根据集群配置的时间间隔获取HDFS元数据的快照。
6. jobtracker守护进程是应用程序和hadoop之间的纽带。一旦代码提交到集群上，jobtracker就会确定执行计划，包括决定处理哪些文件、为不同的任务分配节点以及监控所有任务的运行。每个hadoop集群只有一个jobtracker守护进程，通常运行在服务器集群的主节点上。
7. 每个tasktracker负责执行jobtracker分配的单相任务，tasktracker的一个职责就是持续不断的与jobtracker通信，确保在此tasktracker崩溃的情况下，重新提交相应的任务到集群其他的节点上。
8. hadoop集群的拓扑结构，在主节点上运行namenode和jobtracker守护进程，并使用独立的节点运行SNN以防主节点失效，每个从节点均驻留一个datanode和tasktracker，从而在存储数据的同一节点上执行任务。
9. hadoop工作流：数据文件复制到HDFS中，接着MapReduce处理这个数据，但它们通常不会直接读任何一个HDFS文件，相反，它们依靠MapReduce框架来读取HDFS文件，并将之解析为独立的记录（键/值对），这些记录才是MapReduce处理的数据单元。
10. MapReduce通过键值对来处理数据，一般形式为
map：(K1,V1)→list(K2,V2)
reduce: (K2,list(V2))→list(K3,V3)
11. partitioner:重定向mapper输出
当使用多个reducer时，我们需要确定mapper应该把键值对输出给谁，默认的做法是对键进行散列来确定reducer
12. MapReduce程序遵循一个模板，通常整个程序定义在一个Java类中，在这个类中driver创建一个MapReduce作业的配置对象作为作业创建和运行的蓝本。hadoop提供了一个streaming API，支持用非Java语言来编写MapReduce程序。MapReduce程序主要是关于map和reduce函数的。