Hadoop其实并不是一个产品，而是一些独立模块的组合。主要有分布式文件系统HDFS和大型分布式数据处理库MapReduce。由于目前主要用到HDFS，所以这里看一下它的工作原理，以及相应的介绍下配置。
什么是HDFS？Hadoop Distributed File System，字面意思，Hadoop分布式文件系统，通俗的讲，就是可以将不同节点的设备用来存储。它分为两个部分：NameNode和DateNode，NameNode相当于一个领导，它管理集群内的DataNode，当客户发送请求过来后，NameNode会根据情况指定存储到哪些DataNode上，而其本身自己并不存储真实的数据。那NameNode怎么知道集群内DataNode的信息呢？DataNode发送心跳信息给NameNode。
下面工作原理我就直接copy了。。
工作原理
写操作：
有一个文件FileA，100M大小。Client将FileA写入到HDFS上。
HDFS按默认配置。
HDFS分布在三个机架上Rack1，Rack2，Rack3。
a. Client将FileA按64M分块。分成两块，block1和Block2;
b. Client向nameNode发送写数据请求，如图蓝色虚线①------>。
c. NameNode节点，记录block信息。并返回可用的DataNode，如粉色虚线②--------->。
Block1: host2,host1,host3
Block2: host7,host8,host4
原理：
NameNode具有RackAware机架感知功能，这个可以配置。
若client为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，同client的节点上；副本2，不同机架节点上；副本3，同第二个副本机架的另一个节点上；其他副本随机挑选。
若client不为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，随机选择一个节点上；副本2，不同副本1，机架上；副本3，同副本2相同的另一个节点上；其他副本随机挑选。
d. client向DataNode发送block1；发送过程是以流式写入。
流式写入过程，
1>将64M的block1按64k的package划分;
2>然后将第一个package发送给host2;
3>host2接收完后，将第一个package发送给host1，同时client想host2发送第二个package；
4>host1接收完第一个package后，发送给host3，同时接收host2发来的第二个package。
5>以此类推，如图红线实线所示，直到将block1发送完毕。
6>host2,host1,host3向NameNode，host2向Client发送通知，说“消息发送完了”。如图粉红颜色实线所示。
7>client收到host2发来的消息后，向namenode发送消息，说我写完了。这样就真完成了。如图黄色粗实线
8>发送完block1后，再向host7，host8，host4发送block2，如图蓝色实线所示。
9>发送完block2后，host7,host8,host4向NameNode，host7向Client发送通知，如图浅绿色实线所示。
10>client向NameNode发送消息，说我写完了，如图黄色粗实线。。。这样就完毕了。
分析，通过写过程，我们可以了解到：
①写1T文件，我们需要3T的存储，3T的网络流量贷款。
②在执行读或写的过程中，NameNode和DataNode通过HeartBeat进行保存通信，确定DataNode活着。如果发现DataNode死掉了，就将死掉的DataNode上的数据，放到其他节点去。读取时，要读其他节点去。
③挂掉一个节点，没关系，还有其他节点可以备份；甚至，挂掉某一个机架，也没关系；其他机架上，也有备份。