书籍推荐：Hadoop权威指南，Hadoop技术详解
前提：Linux入门和Java入门
Google大数据技术：MapReduce、BigTable、GFS
Hadoop（名称来自开发者儿子的玩具）：模仿Google的开源大数据技术
Hadoop组成：HDFS（存取海量数据的分布式文件系统）、MapReduce（任务分解和调度的并行处理框架）
Hadoop工具：HIVE（SQL转Hadoop任务）、HBASE（存储结构化数据的分布式数据库，放弃事务特性，追求更高扩展，达成对表的读写）、zookeeper（名称为动物管理员，管理Hadoop集群）
Hadoop功能：搭建大数据仓库，PB（1000TB）级数据存储、处理、分析、统计等，如搜索引擎、商业智能、日志分析、数据挖掘
优势：（数据容量）高扩展、（降低硬件）低成本、成熟的生态圈（Hadoop Ecosystem Map）
版本：1.x、2.x
租用云主机：阿里云、UnitedStack
PuTTY Configuration连接云主机
HDFS的文件被分成块存储，HDFS块的默认大小为64MB，块是文件存储系统的基本单元，有NameNode（管理节点，存放文件元数据，是文件与数据块，数据块与数据节点的映射表）和DataNode（工作节点，存放数据块）两类节点
数据库管理策略
数据库副本：默认每个数据块保存三份，一个机架存两份（分别在两个DataNode中），一个机架存一份（在一个DataNode中），保证数据存储的可靠性
心跳检测：DataNode定期向NameNode发送心跳信息，确定DataNode是否active
二级NameNode：定期同步数据映像文件和修改日志，NameNode发生故障时恢复
客户端读写数据：
读：NameNode返回数据块进行组装
写：客户端访问NameNode，NameNode返回在线能写入写的DataNode，客户端写入多数据块并复制到其它DataNode，将块的此时存储位置更新到NameNode
HDFS特点：数据冗余、硬件容错，流式数据访问（insert一次，可read多次，不能update，只能delete后insert），适合存储大文件
HDFS适用性：适合数据批量读写，吞吐量高；适合一次写入，多次读取，顺序读写；
HDFS局限性：不适合交互式应用，低延迟很难满足；不支持多用户并发写相同文件
MapReduce原理（先Map再Reduce）：大任务分成小任务（Map），并行执行，合并结果（Reduce）（如多线程统计再合并统计结果）（如利用日志文件统计网站中各网页的浏览次数）
MapTracker的运行流程：JobTracker的角色：作业调度、分配任务、监控任务执行进度、监控TaskTracker的状态；TaskTracker的角色：执行任务、汇报任务状态
MapReduce的容错机制：重复执行（默认四次后还出错，放弃重复执行）、推测执行