本博客将总结记录博主学习大数据的相关知识

Hadoop框架是用来解决数据离线批处理问题的框架，其中最核心的是HDFS和MapReduce，HDFS是架构在Hadoop之上的分布式文件系统，MapReduce是架构在Hadoop之上用来做计算的框架。

hadoop两个核心：HDFS和MapReduce

用途：解决分布式存储和分布式计算。

特点：高可靠性、高效性、可扩展性、成本低（普通PC机都能构建集群）

应用：Google、Facebook等，用于日志处理、批处理、离线处理

HDFS架构

架构说明

• HDFS Client: 系统使用者，调用HDFS API操作文件;与NameNode交互获取文件元数据;与DataNode交互进行数据读写, 注意：写数据时文件切分由Client完成。
• NameNode: Master节点（也称元数据节点），是系统唯一的管理者。负责元数据的管理(名称空间和数据块映射信息);配置副本策略；处理客户端请求。
• DataNode: 数据存储节点(也称Slave节点)，存储实际的数据；执行数据块的读写；汇报存储信息给NameNode。
• Secondary NameNode: 小弟角色，分担大哥NameNode的工作量；是NameNode的冷备份；合并fsimage和fsedits然后再发给NameNode, 注意：在hadoop 2.x 版本，当启用HDFS HA时，将没有这一角色。（详见HDFS HA基本架构）。

[scode type="share"]热备份：b是a的热备份，如果a坏掉。那么b马上运行代替a的工作。
冷备份：b是a的冷备份，如果a坏掉。那么b不能马上代替a工作。但是b上存储a的一些信息，减少a坏掉之后的损失。[/scode]

架构原则

• 元数据与数据分离： 文件本身的属性（即元数据）与文件所持有的数据分离。
• 主/从架构： 一个HDFS集群是由一个NameNode和一定数目的DataNode组成。
• 一次写入多次读取： HDFS中的文件在任何时间只能有一个Writer。当文件被创建，接着写入数据，最后，一旦文件被关闭，就不能再修改。
• 移动计算比移动数据更划算： 数据运算，越靠近数据，执行运算的性能就越好，由于HDFS数据分布在不同机器上，要让网络的消耗最低，并提高系统的吞吐量，最佳方式是将运算的执行移到离它要处理的数据更近的地方，而不是移动数据。