大数据的逻辑：
1TB级别的磁盘驱动器是很正常的，数据传输的速度在100 MB/s左右，所以它需要花两个半小时以上的时间读取整个驱动器的数据。
试想一下，我们拥有100个磁盘，每个存储百分之一的数据。如果它们并行运行，那么不到两分钟我们就可以读完所有的数据。
这个逻辑在放在CPU上是一样的。并行能加快速度。
1. Hadoop的几个组件
作者：Doug Cutting和Mike Cafarella
MapReduce：分布式计算框架，将计算打碎，将结果组合，map后生成的列表来shuffle和sort，之后把这些列表进行reduce操作
Hive ：数据仓库，将SQL语句封装
Pig：数据流处理
Hbase （BigTable）:实时分布式数据库，key-value表，value存储在HDFS中
HDFS （GFS）：分布式文件系统，将value存在不同的主机，并做多份拷贝
Zookeeper（Chubby）：分布式协作服务，各个service的分布式配置，同步配置，并可以管理service的生命周期
Yarn：调度CPU资源处理任务
2. Hadoop集群
Master服务器：NameNode，JobTracker，Secondary NameNode
Slave服务器：DataNode，TaskTracker
2. MapReduce
Job
JobTracker：分配job给TaskTracker，任务没完成也可以重新分配
TaskTracker
MapTaskReduceTask
3. GFS（HDFS）
NameNode：中心服务器，管理文件系统的命名空间，与datanode有心跳，master节点，存储元数据，知道数据在哪里，文件在哪些block
Secondary NameNode: 和NameNode都在master节点，负责备份NameNode的元数据到别处
DataNode：chunk节点，存储value的block，通过block id拿到文件的内容
不适合做：