1，hadoop:由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
2，hadoop特点：
- 是一个分布式系统权限，有高容错性的特点，并且用来设计部署在低廉的硬件上，而且它提高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用
3，hadoop框架的核心设计：
- HDFS和mapreduse。HDFS为海量数据提供了存储而mapreduse则为海量数据提供了计算
4，hadoop的优点：
- hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，hadoop是一种可靠，高效可伸缩方式进行数据处理。
- hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够已失败的节点进行重新分布处理
- hadoop是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。
- hadoop还是可伸缩的，可以处理pb级数据。
- 高可靠性：hadoop按为处理和存储数据和吹数据大的能力值得人们信赖。
- 高扩展性：hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便的扩展到数以亿计的节点中
- 高效性：hadoop能够在节点之间动态的移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
- 高容错性：hadoop能够自动保存数据的副本集，并且能够自动的将失败的任务重新分配。
- 低成本：与一体机，商业数据仓库等数据集相比，软件的成本会大大下降。
5，hadoop大数据处理的意义：
- hadoop得以在大数据处理应用中的广泛，得益于自身在数据提取，变形和加载的天然优势，hadoop的分布式框架，将大数据引擎尽可能的靠近存储，对例如像加载（elt）这样的批处理操作相对合适，类似于这样的操作批处理结果可以直接走向存储。hadoop中的mapreduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务（map）发送到多个节点上，最后在一单个数据集的形式加载（reduce）到数据仓库中。
6，hadoop核心架构图：
7,HDFS架构是基于一组特定的节点构建的，参考上图即可，因为仅存在与一个namenode，因此这是hadoop的一个缺点（单点失败）。HDFS的NameNode和DataNode
- NameNode：通常是在一个HDFS实例中单独机器上运行的软件。
- 它负责处理文件系统名称和控制客户外部机的访问
- DataNode:通常也是在HDFS实例中单独机器上运行的软件
- hadoop集群包含一个NameNode和大量DataNode，DataNode通常以几家的形式组织，机架通常以交换机将所有的系统链接起来。hadoop的一个假设就是：机架内部节点之间的传输速度快于机架间节点的传输速度
8，文件操作
- 它不是文能的文件系统，它主要的目的是以流的形式访问写入的大型文件
9，MapReduce:
- MapReduce应用程序包含3个部分：一个map函数，一个reduce函数，一个main函数。main函数将作业控制和文本输入输出结合起来
- mapreduce的框架图：
