[1]了解Hadoop

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1. Hadoop本身用于海量日志分析，现已成大数据生态体系代表。

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2. HDFS 原理概述

（1）将一个文件分割成数据块，存储于不同的DataNode上。

（2）NameNode存储数据块索引，维持数据块链。

（3）客户端不论读写都要先访问NameNode。

（4）原理概述

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• 对于客户端来说，读/写（get/put）都是指定一个URI（“虚拟工作目录”），这个URI正好是NameNode,即HDFS分布式集群存储（分块X存入DataNodeX），过程对用户是透明的；
• 对于HDFS底层来说，NameNode管理快Block于DataNode映射：
  • 客户端读（put）时，由NameNode切分成数据块Block，分配给若干DataNode
  • 客户端写（get）时，由NameNode返回映射，客户端通过网络去DataNode取分块
• 每一块Block都有一定数量的副本Replicas，一旦某一DataNode损坏，不会影响数据的访问；而在正常情况下，不会白白浪费资源，高并发将平摊负载，提高吞吐量；

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3. MapReduce原理概述

将统计逻辑分发到集群结点上，每一个NodeManager统计本地Block（为减少网络传输的负载与延迟，NodeManager与DataNode往往部署于同一节点）。

• Map阶段：对原始数据集做本地统计，并发节点Mapper
• Reduce阶段：通过网络获取Map阶段的中间结果（一个“数”），少数节点汇总全局分组统计（Reducer同样可以并发）。