下载文档原格式
Hadoop是一个分布式计算框架，由Apache软件基金会开发。
它允许在跨多个计算机集群上进行大规模数据处理和分析，是大数据处理领域的重要工具之一。
一、Hadoop的背景和意义随着互联网的快速发展，数据量呈指数级增长，传统的数据处理方式已经无法满足大规模数据处理的需求。
Hadoop的出现，为大数据处理提供了一种有效的解决方案。
Hadoop具有高可靠性、高扩展性、高效性和安全性等特点，能够处理海量数据，并且可以运行在廉价的硬件设备上。
二、Hadoop的核心组件HDFS（Hadoop Distributed File System）：HDFS是Hadoop的核心组件之一，它是一个分布式文件系统，可以将数据存储在多个计算机节点上，并实现数据的高可靠性、高扩展性和高效性。
MapReduce：MapReduce是Hadoop的编程模型，它可以将大规模数据处理任务分解为多个小任务，并在多个计算机节点上并行执行，从而加速数据处理速度。
三、Hadoop的应用场景数据存储和处理：Hadoop可以用于存储和处理大规模数据，例如日志数据、社交媒体数据、电商数据等。
数据分析：Hadoop可以用于进行数据分析，例如数据挖掘、机器学习、数据可视化等。
数据备份和恢复：Hadoop可以用于数据备份和恢复，因为它具有高可靠性和高扩展性。
其他应用：除了上述应用场景外，Hadoop还可以用于搜索引擎、推荐系统、云计算等领域。
四、Hadoop的发展趋势生态系统的完善：随着Hadoop的不断发展，其生态系统也在不断完善。
越来越多的企业开始采用Hadoop技术，并且出现了许多与Hadoop相关的开源项目和商业产品。
性能的提升：随着硬件设备的不断升级和优化，Hadoop的性能也在不断提升。
未来，Hadoop将会更加高效、稳定和可靠。
云端化：随着云计算的不断发展，越来越多的企业开始将Hadoop部署在云端。
云端化可以提供更好的可扩展性、高可用性和安全性，并且可以更加方便地管理和维护Hadoop集群。
hadoop 原理Hadoop原理Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它能够处理大规模数据集并且能够提供高可靠性、高可扩展性和高效率的计算能力。
本文将详细介绍Hadoop的原理。
一、Hadoop的概述1.1 Hadoop的定义Hadoop是一个基于Java语言编写的分布式计算框架，它由Apache 基金会开发和维护。
1.2 Hadoop的特点- 可以处理大规模数据集- 具有高可靠性、高可扩展性和高效率- 支持多种数据存储方式- 支持多种计算模型和编程语言- 易于部署和管理1.3 Hadoop的组件Hadoop由以下几个组件组成：- HDFS（Hadoop Distributed File System）：分布式文件系统，用于存储大规模数据集。
- MapReduce：分布式计算框架，用于对大规模数据进行并行处理。
- YARN（Yet Another Resource Negotiator）：资源管理器，用于协调整个集群中各个应用程序之间的资源使用。
二、HDFS原理2.1 HDFS概述HDFS是一个分布式文件系统，它可以在集群中存储大规模数据集。
它采用了主从架构，其中NameNode作为主节点，负责管理整个文件系统的元数据，而DataNode作为从节点，负责存储数据块。
2.2 HDFS文件存储原理HDFS将一个文件分成多个数据块进行存储。
每个数据块的大小默认为128MB，可以通过配置进行修改。
当一个文件被上传到HDFS中时，它会被分成多个数据块，并且这些数据块会被复制到不同的DataNode上进行备份。
2.3 HDFS读写原理当客户端需要读取一个文件时，它会向NameNode发送请求。
NameNode返回包含该文件所在DataNode信息的列表给客户端。
客户端根据这些信息直接与DataNode通信获取所需的数据。
当客户端需要上传一个文件时，它会向NameNode发送请求，并且将该文件分成多个数据块进行上传。
hadoop项目结构及各部分具体内容Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由Apache基金会管理。
它的核心是Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。
其项目结构包括以下几个部分：1. Hadoop Common：这是Hadoop项目的核心模块，包含文件系统、I/O操作、网络通信、安全性等基本功能的实现。
2. Hadoop HDFS：这是Hadoop的分布式文件系统，用于存储和管理大量数据。
它将数据分割成块，将这些块存储在不同的计算机上，以实现数据的可靠性和高可用性。
3. Hadoop YARN：这是Hadoop的资源管理器，用于管理集群中的资源，包括内存、CPU、磁盘等。
它可以将集群资源分配给运行在集群上的应用程序，从而提高资源利用率。
4. Hadoop MapReduce：这是Hadoop的计算模型，用于在分布式环境下执行大数据处理任务。
MapReduce将任务分成更小的子任务，然后在不同的计算机上并行执行这些子任务，最后将结果合并。
除了以上核心部分，Hadoop还包括一些其他功能模块：1. Hadoop Hive：这是一个基于Hadoop的数据仓库，提供了SQL 查询功能。
它可以将结构化数据映射到Hadoop HDFS上，从而实现大规模数据的查询和分析。
2. Hadoop Pig：这是一个基于Hadoop的数据流语言和平台，用于进行大规模数据处理和分析。
它支持多种数据源和处理方式，可以快速地进行数据的转换和操作。
3. Hadoop HBase：这是一个基于Hadoop的分布式数据库，用于存储大量的结构化数据。
它支持高可用性、可靠性和扩展性，并提供了快速查询和插入数据的功能。
总之，Hadoop是一个强大的大数据处理框架，它的各个部分提供了不同的功能和特性，可以轻松地处理大规模数据。
hadoop资格证书【原创版】目录1.Hadoop 简介2.Hadoop 资格证书的意义3.Hadoop 资格证书的种类和内容4.如何获得 Hadoop 资格证书5.Hadoop 资格证书对职业发展的影响正文1.Hadoop 简介Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理领域。
它具有高可靠性、高性能、可扩展性强等特点，可以处理 PB 级别的数据。
Hadoop 的核心组件包括 HDFS、YARN 和 MapReduce，分别负责数据存储、资源管理和数据处理。
2.Hadoop 资格证书的意义Hadoop 资格证书是对个人在 Hadoop 技术领域的专业技能和知识的认可，证明持证者具备一定的 Hadoop 技术水平。
这对于求职、职场晋升和自身能力提升都具有重要意义。
3.Hadoop 资格证书的种类和内容目前市面上有多种 Hadoop 资格证书，如 Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop (CDH) 和 Apache Hadoop Certification 等。
这些证书涵盖了 Hadoop 的基本概念、核心组件、编程模型、数据处理、性能优化等方面的内容，要求考生具备扎实的理论知识和实践能力。
4.如何获得 Hadoop 资格证书要获得 Hadoop 资格证书，需要参加相应的认证考试，并通过考试来证明自己的技能和知识。
一般来说，考试分为理论知识和实践操作两部分，考生需要对 Hadoop 的各个方面都有所了解，并能够运用所学知识解决实际问题。
5.Hadoop 资格证书对职业发展的影响拥有 Hadoop 资格证书对个人的职业发展具有积极影响。
首先，它可以提高个人的市场竞争力，增加求职成功率；其次，它可以为个人在职场上的晋升和发展提供有力支持；最后，它可以帮助个人拓展职业领域，进入大数据处理和分析行业。
黑马程序员hadoop笔记Hadoop是当前最流行的大数据处理框架之一，具备高可靠性、高扩展性和高效性等特点。
本文将全面介绍Hadoop的相关内容，包括其基本概念、架构设计、应用场景以及使用方法等。
1. Hadoop的基本概念Hadoop是一个开源的分布式计算平台，其核心由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架组成。
HDFS采用主从架构，支持海量数据的分布式存储和处理；MapReduce则是一种分布式计算模型，提供了高效的数据处理能力。
2. Hadoop的架构设计Hadoop采用了分布式存储和计算的架构设计，主要包括主节点（NameNode）和多个工作节点（DataNode）组成。
主节点负责管理整个系统的元数据信息，存储在内存中，而工作节点则负责存储和计算任务的执行。
3. Hadoop的应用场景Hadoop广泛应用于大规模数据处理和分析领域。
它可以处理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
常见的应用场景包括日志分析、推荐系统、搜索引擎和数据仓库等。
4. Hadoop的使用方法使用Hadoop进行数据处理通常需要编写MapReduce程序，它由Mapper和Reducer两个组件组成。
Mapper负责将输入数据切分成若干键值对，然后执行相应的逻辑处理；Reducer负责对Mapper的输出结果进行归纳和聚合。
在编写MapReduce程序时，我们需要定义数据的输入和输出路径，并指定Mapper和Reducer的逻辑处理方式。
通过Hadoop提供的命令行工具和API，可以方便地操作Hadoop集群，提交任务并监控任务的执行状态。
本文对Hadoop的概念、架构设计、常见应用场景和使用方法进行了简要介绍。
Hadoop作为一种强大的大数据处理框架，具备高可靠性和高扩展性，适用于处理大规模数据和复杂计算任务。
通过深入学习和掌握Hadoop的知识，我们可以更好地应对现实中的数据挑战，并开展相关的数据分析和应用开发工作。
hadoop 原理Hadoop是一个开源的分布式计算框架，基于Google的MapReduce和分布式文件系统（HDFS）的概念而设计。
它可以处理大规模数据集并将其分布式存储在集群中的多个计算节点上。
Hadoop的核心原理包括：1. 分布式存储：Hadoop将大规模的数据集分散存储在集群中的多个计算节点上。
这些数据被分割为多个块，并复制到多个节点上以提供容错性。
这种分布式存储方式以Hadoop分布式文件系统（HDFS）实现，允许在存储节点上进行数据读写操作。
2. 分布式计算：Hadoop利用MapReduce模型进行分布式计算。
MapReduce模型将计算任务分为两个关键步骤：Map和Reduce。
Map阶段将输入数据集映射为键值对，并为每个键值对生成一个中间结果。
Reduce阶段将相同键的中间结果聚合为最终结果。
这种分布式计算模型允许在不同计算节点上并行处理数据块，并将结果合并。
3. 容错性：Hadoop实现了容错机制，使得在集群中的节点发生故障时能够自动恢复和重新分配任务。
当一个节点失败时，Hadoop会将该节点上的任务重新分配给其他可用节点，以确保计算过程的连续性和可靠性。
4. 数据局部性优化：Hadoop提供了数据局部性优化机制，通过将计算任务调度到存储有数据块的节点上来减少数据传输开销。
这样可以最大限度地利用集群内部的带宽和计算资源，提高计算效率。
5. 扩展性：Hadoop的分布式架构具有良好的可扩展性，允许根据需求增加或减少集群中的计算节点。
这种可扩展性使得Hadoop能够处理大规模数据集，并且可以处理节点故障或新节点的加入。
综上所述，Hadoop通过分布式存储和计算、容错性、数据局部性优化和可扩展性等主要原理，实现了对大规模数据集的高效处理和分析。
hadoop技术、方法以及原理的理解Hadoop技术、方法以及原理的理解Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它能够存储和处理海量的数据。
它由Apache基金会开发和维护，是目前最流行的大数据处理解决方案之一。
Hadoop的技术、方法以及原理是构成Hadoop 的核心部分，下面我们将对其进行详细的解析。
一、Hadoop的技术1. HDFSHadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的核心组件之一。
它是一种高度容错的分布式文件系统，具有高可靠性和高可用性。
该文件系统将海量数据分散存储在多个节点上，以实现快速访问和处理。
2. MapReduceMapReduce是Hadoop的另一个核心组件，它是一种编程模型和处理数据的方式。
MapReduce将数据分成小的块，然后在分布式计算机集群上处理这些块。
MapReduce将任务分为Map和Reduce两个阶段。
在Map阶段，数据被分割并分配给不同的节点进行计算。
在Reduce阶段，计算的结果被合并起来并输出。
3. YARNHadoop资源管理器（YARN）是另一个重要的组件，它是一个分布式的集群管理系统，用于管理Hadoop集群中的资源。
YARN允许多个应用程序同时运行在同一个Hadoop集群上，通过动态管理资源来提高集群的使用效率。
二、Hadoop的方法1. 大数据存储Hadoop通过HDFS实现对海量数据的存储和管理。
HDFS的设计目标是支持大型数据集的分布式处理，它通过多个节点存储数据，提供高可靠性和高可用性。
2. 数据处理Hadoop通过MapReduce实现对海量数据的处理。
MapReduce 将数据分成小的块，然后在分布式计算机集群上处理这些块。
在Map阶段，数据被分割并分配给不同的节点进行计算。
在Reduce 阶段，计算的结果被合并起来并输出。
3. 数据分析Hadoop通过Hive、Pig和Spark等工具实现数据分析。
这些工具提供了高级查询和数据分析功能，可以通过SQL和其他编程语言来处理海量数据。
hadoop概述
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它由Apache基金会开发和
维护。
Hadoop可以存储和处理大规模数据集，它的核心组件包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。
HDFS是一个分布式文件系统，它可以将大型数据集分成多个块，并
将这些块存储在不同的计算机上。
这种方式可以提高数据的可靠性和
可扩展性。
同时，HDFS还有自动备份和恢复机制，确保数据的安全性。
MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集。
MapReduce 将任务分成两个阶段：map阶段和reduce阶段。
在map阶段中，输入数据被划分为多个小块，并由不同的计算机并行处理。
在reduce阶段中，结果被合并为最终输出。
除了核心组件之外，Hadoop还有许多其他组件来增强其功能。
例如：
1. YARN：资源管理器，用于管理计算资源并调度任务。
2. Hive：基于SQL语言的数据仓库工具。
3. Pig：高级脚本语言，用于执行复杂的数据流转换。
4. HBase：非关系型数据库，用于存储半结构化或非结构化数据。
5. ZooKeeper：分布式应用程序协调服务。
总之，Hadoop是一个强大的分布式计算框架，它可以存储和处理大规模数据集，并提供了许多组件来增强其功能。
Hadoop已经成为许多企业和组织的首选解决方案，用于处理大规模数据集。
hadoop基本架构和工作原理Hadoop是一个分布式开源框架，用于处理海量数据。
它能够使用廉价的硬件来搭建集群，同时还提供了高度可靠性和容错性。
Hadoop基本架构包括Hadoop Common、Hadoop Distributed File System （HDFS）和Hadoop MapReduce三个部分，下面将详细介绍Hadoop的工作原理。
1. Hadoop CommonHadoop Common是整个Hadoop架构的基础部分，是一个共享库，它包含了大量的Java类和应用程序接口。
Hadoop集群的每一台机器上都要安装Hadoop Common，并保持相同版本。
2. HDFSHadoop Distributed File System（HDFS）是Hadoop的分布式文件存储部分。
它的目的是将大型数据集分成多个块，并且将这些块在集群中的多个节点间分布式存储。
HDFS可以实现高度可靠性，因为它将每个块在存储节点之间备份。
HDFS可以在不同的节点中进行数据备份，这确保了数据发生故障时，可以轻松恢复。
3. MapReduceHadoop MapReduce是一种编程模型，用于处理大型数据集。
它将处理任务分成两个主要阶段，即Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段，MapReduce将数据集分成小块，并将每个块分配给不同的节点进行处理。
在Reduce阶段，结果被聚合，以生成最终的输出结果。
总的来说，MapReduce作为Hadoop的核心组件，负责对数据集进行处理和计算。
它充当的角色是一个调度员，它会将不同的任务分发到集群中的不同节点上，并尽力保证每个任务都可以获得足够的计算资源。
Hadoop采用多种技术来提供MapReduce的分布式计算能力，其中包括TaskTracker、JobTracker和心跳机制等。
TaskTracker是每个集群节点的一个守护程序，负责处理MapReduce任务的具体实现。
ApacheHadoop框架详细分析Apache Hadoop框架详细分析Apache Hadoop框架是一种用于大规模数据处理的开源软件，它通过分布式存储和计算能力来解决大数据处理的问题。
本文将对Apache Hadoop框架进行详细分析，包括其核心组件、架构以及应用场景等。
一、Hadoop框架概述Apache Hadoop是一个能够处理大规模数据的分布式计算框架，它由Apache软件基金会下的Hadoop项目开发和维护。
Hadoop的设计目标是以廉价的硬件构建可靠的、可扩展的分布式系统，并且能够对大规模数据进行高效的分布式处理。
Hadoop主要包括两个核心组件：分布式文件系统Hadoop HDFS和分布式计算框架Hadoop MapReduce。
HDFS用于存储大量数据，并将其分布在集群的多个节点上，实现高容错性和高可靠性。
MapReduce是一种分布式计算模型，通过将任务分解为多个片段并在多个节点上并行执行，实现对大规模数据的并行处理。
二、Hadoop框架架构Hadoop框架的架构由主节点（Master）和多个从节点（Slave）组成，其中主节点包括一个名称节点（NameNode）和一个资源管理器（ResourceManager），从节点包括多个数据节点（DataNode）和节点管理器（NodeManager）。
名称节点负责管理文件系统的命名空间和数据块的位置信息，资源管理器负责协调集群中的资源分配和任务调度。
数据节点负责存储和管理数据块，节点管理器负责管理从节点上的计算资源和任务执行。
Hadoop框架的工作流程如下：首先，客户端将输入文件划分为多个数据块，并将这些数据块分布存储在HDFS中的不同数据节点上；然后，客户端向资源管理器提交MapReduce任务，资源管理器根据集群的资源情况进行任务调度，并将任务分配给可用的从节点；接下来，从节点通过数据节点读取数据块，并由节点管理器负责执行Map和Reduce任务；最后，任务输出结果写入HDFS，并由客户端读取和处理。
分布式计算开源框架Hadoop简介分布式计算开源框架Hadoop入门实践（一）在SIP项目设计的过程中，对于它庞大的日志在开始时就考虑使用任务分解的多线程处理模式来分析统计，在我从前写的文章《TigerConcurrent Practice--日志分析并行分解设计与实现》中有所提到。
但是由于统计的内容暂时还是十分简单，所以就采用Memcache作为计数器，结合 MySQL就完成了访问控制以及统计的工作。
然而未来，对于海量日志分析的工作，还是需要有所准备。
现在最火的技术词汇莫过于“云计算”，在OpenAPI日益盛行的今天，互联网应用的数据将会越来越有价值，如何去分析这些数据，挖掘其内在价值，就需要分布式计算来支撑海量数据的分析工作。
回过头来看，早先那种多线程，多任务分解的日志分析设计，其实是分布式计算的一个单机版缩略，如何将这种单机的工作进行分拆，变成协同工作的集群，其实就是分布式计算框架设计所涉及的。
在去年参加BEA大会的时候，BEA和VMWare合作采用虚拟机来构建集群，无非就是希望使得计算机硬件能够类似于应用程序中资源池的资源，使用者无需关心资源的分配情况，从而最大化了硬件资源的使用价值。
分布式计算也是如此，具体的计算任务交由哪一台机器执行，执行后由谁来汇总，这都由分布式框架的Master来抉择，而使用者只需简单地将待分析内容提供给分布式计算系统作为输入，就可以得到分布式计算后的结果。
Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，在很多大型网站上都已经得到了应用，如亚马逊、Facebook和Yahoo等等。
对于我来说，最近的一个使用点就是服务集成平台的日志分析。
服务集成平台的日志量将会很大，而这也正好符合了分布式计算的适用场景（日志分析和索引建立就是两大应用场景）。
当前没有正式确定使用，所以也是自己业余摸索，后续所写的相关内容，都是一个新手的学习过程，难免会有一些错误，只是希望记录下来可以分享给更多志同道合的朋友。
什么是Hadoop？搞什么东西之前，第一步是要知道What（是什么），然后是Why（为什么），最后才是How（怎么做）。
但很多开发的朋友在做了多年项目以后，都习惯是先How，然后What，最后才是Why，这样只会让自己变得浮躁，同时往往会将技术误用于不适合的场景。
Hadoop框架中最核心的设计就是：MapReduce 和HDFS。
MapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。
HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop DistributedFile System）的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。
MapReduce从它名字上来看就大致可以看出个缘由，两个动词Map和Reduce，“Map（展开）”就是将一个任务分解成为多个任务，“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。
这不是什么新思想，其实在前面提到的多线程，多任务的设计就可以找到这种思想的影子。
不论是现实社会，还是在程序设计中，一项工作往往可以被拆分成为多个任务，任务之间的关系可以分为两种：一种是不相关的任务，可以并行执行；另一种是任务之间有相互的依赖，先后顺序不能够颠倒，这类任务是无法并行处理的。
回到大学时期，教授上课时让大家去分析关键路径，无非就是找最省时的任务分解执行方式。
在分布式系统中，机器集群就可以看作硬件资源池，将并行的任务拆分，然后交由每一个空闲机器资源去处理，能够极大地提高计算效率，同时这种资源无关性，对于计算集群的扩展无疑提供了最好的设计保证。
（其实我一直认为Hadoop 的卡通图标不应该是一个小象，应该是蚂蚁，分布式计算就好比蚂蚁吃大象，廉价的机器群可以匹敌任何高性能的计算机，纵向扩展的曲线始终敌不过横向扩展的斜线）。
任务分解处理以后，那就需要将处理以后的结果再汇总起来，这就是Reduce要做的工作。
图1：MapReduce结构示意图上图就是MapReduce大致的结构图，在Map前还可能会对输入的数据有Split（分割）的过程，保证任务并行效率，在Map之后还会有Shuffle （混合）的过程，对于提高Reduce的效率以及减小数据传输的压力有很大的帮助。
后面会具体提及这些部分的细节。
HDFS是分布式计算的存储基石，Hadoop的分布式文件系统和其他分布式文件系统有很多类似的特质。
分布式文件系统基本的几个特点：1.对于整个集群有单一的命名空间。
2.数据一致性。
适合一次写入多次读取的模型，客户端在文件没有被成功创建之前无法看到文件存在。
3.文件会被分割成多个文件块，每个文件块被分配存储到数据节点上，而且根据配置会由复制文件块来保证数据的安全性。
图2：HDFS结构示意图上图中展现了整个HDFS三个重要角色：NameNode、DataNode和Client。
NameNode可以看作是分布式文件系统中的管理者，主要负责管理文件系统的命名空间、集群配置信息和存储块的复制等。
NameNode会将文件系统的Meta-data存储在内存中，这些信息主要包括了文件信息、每一个文件对应的文件块的信息和每一个文件块在DataNode的信息等。
DataNode是文件存储的基本单元，它将 Block存储在本地文件系统中，保存了Block的Meta-data，同时周期性地将所有存在的Block信息发送给NameNode。
Client 就是需要获取分布式文件系统文件的应用程序。
这里通过三个操作来说明他们之间的交互关系。
文件写入：1.Client向NameNode发起文件写入的请求。
Node根据文件大小和文件块配置情况，返回给Client它所管理部分DataNode的信息。
3.Client将文件划分为多个Block，根据DataNode的地址信息，按顺序写入到每一个DataNode块中。
文件读取：1.Client向NameNode发起文件读取的请求。
Node返回文件存储的DataNode的信息。
3.Client读取文件信息。
文件Block复制：Node发现部分文件的Block不符合最小复制数或者部分DataNode失效。
2.通知DataNode相互复制Block。
3.DataNode开始直接相互复制。
最后再说一下HDFS的几个设计特点（对于框架设计值得借鉴）：1.Block的放置：默认不配置。
一个Block会有三份备份，一份放在 NameNode指定的DataNode，另一份放在与指定DataNode非同一Rack上的DataNode，最后一份放在与指定DataNode同一Rack上的DataNode上。
备份无非就是为了数据安全，考虑同一Rack的失败情况以及不同Rack之间数据拷贝性能问题就采用这种配置方式。
2.心跳检测DataNode的健康状况，如果发现问题就采取数据备份的方式来保证数据的安全性。
3.数据复制（场景为DataNode失败、需要平衡DataNode的存储利用率和需要平衡DataNode数据交互压力等情况）：这里先说一下，使用 HDFS的balancer命令，可以配置一个Threshold来平衡每一个DataNode磁盘利用率。
例如设置了Threshold为10%，那么执行balancer命令的时候，首先统计所有DataNode的磁盘利用率的均值，然后判断如果某一个DataNode的磁盘利用率超过这个均值Threshold以上，那么将会把这个DataNode的block转移到磁盘利用率低的DataNode，这对于新节点的加入来说十分有用。
4.数据交验：采用CRC32作数据交验。
在文件Block写入的时候除了写入数据还会写入交验信息，在读取的时候需要交验后再读入。
Node是单点：如果失败的话，任务处理信息将会纪录在本地文件系统和远端的文件系统中。
6.数据管道性的写入：当客户端要写入文件到DataNode上，首先客户端读取一个Block然后写到第一个DataNode上，然后由第一个 DataNode传递到备份的DataNode上，一直到所有需要写入这个Block的NataNode都成功写入，客户端才会继续开始写下一个Block。
7.安全模式：在分布式文件系统启动的时候，开始的时候会有安全模式，当分布式文件系统处于安全模式的情况下，文件系统中的内容不允许修改也不允许删除，直到安全模式结束。
安全模式主要是为了系统启动的时候检查各个DataNode上数据块的有效性，同时根据策略必要的复制或者删除部分数据块。
运行期通过命令也可以进入安全模式。
在实践过程中，系统启动的时候去修改和删除文件也会有安全模式不允许修改的出错提示，只需要等待一会儿即可。
下面综合MapReduce和HDFS来看Hadoop的结构：图3：Hadoop结构示意图在Hadoop的系统中，会有一台Master，主要负责NameNode的工作以及JobTracker的工作。
JobTracker的主要职责就是启动、跟踪和调度各个Slave的任务执行。
还会有多台Slave，每一台Slave通常具有DataNode的功能并负责TaskTracker的工作。
TaskTracker根据应用要求来结合本地数据执行Map任务以及Reduce任务。
说到这里，就要提到分布式计算最重要的一个设计点：Moving Computation is Cheaper than MovingData。
就是在分布式处理中，移动数据的代价总是高于转移计算的代价。
简单来说就是分而治之的工作，需要将数据也分而存储，本地任务处理本地数据然后归总，这样才会保证分布式计算的高效性。
为什么要选择Hadoop？说完了What，简单地说一下Why。
官方网站已经给了很多的说明，这里就大致说一下其优点及使用的场景（没有不好的工具，只用不适用的工具，因此选择好场景才能够真正发挥分布式计算的作用）：1.可扩展：不论是存储的可扩展还是计算的可扩展都是Hadoop的设计根本。
2.经济：框架可以运行在任何普通的PC上。
3.可靠：分布式文件系统的备份恢复机制以及MapReduce的任务监控保证了分布式处理的可靠性。
4.高效：分布式文件系统的高效数据交互实现以及MapReduce结合LocalData处理的模式，为高效处理海量的信息作了基础准备。
使用场景：个人觉得最适合的就是海量数据的分析，其实Google最早提出MapReduce也就是为了海量数据分析。
同时HDFS最早是为了搜索引擎实现而开发的，后来才被用于分布式计算框架中。
海量数据被分割于多个节点，然后由每一个节点并行计算，将得出的结果归并到输出。
同时第一阶段的输出又可以作为下一阶段计算的输入，因此可以想象到一个树状结构的分布式计算图，在不同阶段都有不同产出，同时并行和串行结合的计算也可以很好地在分布式集群的资源下得以高效的处理。
