1.Hadoop 从三个角度将主机划分为二种角色。
第一，最基本划分为Master和Slave;
第二，从HDFS角度上，划分为NameNoe(目录管理者)和DataNode;
第三，从MapReduce角度上，划分为JobTracker和TaskTracker.
2.Hadoop三种运行方式：
单机模式：无需配置，单进程，用于调试;
伪分布式：一个节点的集群，配置简单
完全分布式：
3.起于2002 Apache Nutch.06年独立，HDFS + MapRedue 。HDFS高容错，数据管理，基于Java，移植。MapReduce 处理任务高效及开源。 可靠，可扩展，高效，高容错。
08.02 Yahoo 2000个节点上1W个Hadoop虚拟机处理5PB网页。
4.特点原理：
数据分布存储;NameNode ,DataNode HDFS block; 64MB
分布式并行计算;主控JobTracker,用户提交的计算叫Job,每一个Job会被划分成若干个Tasks，JobTracker负责Job和Tasks的调度，而TaskTracker负责执行Tasks;
本地计算，数据存储在哪台上，就在哪台上执行;
任务粒度;64MB,M个小数据集，M个Map任务;
数据分割， Hash(key) mod R;
数据合并，对中间结果合并;
Reduce，形成最终结果文件 ；
任务管道，结果成为另一个计算任务的输入，开始下一个任务。
5.MapReduce 是大规模数据（TB）计算的利器，Map和Reduce是它的主要思想，来源于函数式编程语言，原理：
Map负责将数据打散，Reduce负责将数据进行聚集，用户只需要实现map和reduce二个接口，即可完成TB级数据的计算，常见的应用包括:日志分析，数据挖掘等数据分析应用，还有科学数据计算等。