1. のHadoop コンセプトと開発プロセス
Hadoopのはあるアパッチと、オープンソース団体のための分散コンピューティングオープンソース・フレームワークのJava コンピューティングを分散大量のデータから成るコンピュータクラスタの多数において達成言語のためのオープンソース・ソフトウェア・フレームワークを実現します。Hadoop コア設計のフレームワーク：HDFS とMapReduceは、HDFSはストレージ、達成のMapReduce 実装原理解析を。データのHadoopの処理の流れは、単に以下の図により理解することができる：データのHadoopは、大規模なデータセットの高性能処理するためのツールである結果後処理クラスタを、得られます。
Hadoopの実行：大規模分散ファイルシステムとコンピューティングプラットフォームのため。
2. HDFS とMapReduceのアーキテクチャ
HDFS ：Hadoopの分散ファイルシステム、hadooop 分散ファイルシステムを、低コストのマシン上での展開に適した非常にフォールトトレラントシステム、です。HDFSは、大規模なデータセットと、それらのアプリケーションのための高スループットのデータアクセスを提供します。
HDFSのアーキテクチャ：
マスタースレーブ構造：つのみマスターノード：名前ノード、スレーブノード、複数の、DataNodes 。
名前ノードの責任：ユーザー要求操作を受け、維持管理機関のディレクトリ、ファイルシステム、ファイルを管理し、ブロックし、関係ブロックとデータノード間の関係を。
データノードの責任：ストレージ・ファイル、ファイルが分割されたブロックディスク上に格納され、データのセキュリティを確保するために、ファイルの複数のコピーが存在します。
MapReduce ファイルシステム：それは大規模なデータセットのためのプログラミング・モデル（より大きい1TB ）並列計算。MapReduceは二つの部分に分かれています。地図（マップ）、及び削減（削減）。
当你向mapreduce框架提交一个计算作业，它会首先把计算作业分成若干个map任务，然后分配到不同的节点上去执行，每一个map任务处理输入数据中的一部分，当map任务完成后，它会生成一些中间文件，这些中间文件将会作为reduce任务的输入数据。Reduce任务的主要目标就是把前面若干个map的数据汇总到一起并输出。
MapReduce的体系结构：
主从结构：主节点，只有一个：JobTracker；从节点，有很多个：Task Trackers
JobTracker负责：接收客户提交的计算任务；把计算任务分给Task Trackers执行；监控Task Tracker的执行情况；
Task Trackers负责：执行JobTracker分配的计算任务。
3. Hadoop的特点和集群特点
Hadoop集群的物理分布：
单节点物理结构：
Hadoop的特点：
1、扩容能力：能可靠地存储和处理千兆字节数据
2、成本低：可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据。
3、高效率：通过分发数据，hadoop可以在数据所在的节点上并行地处理它们，这使得处理非常的快速。
4、可靠性：hadoop能自动维护数据的多份副本，并且在任务失败后能自动地重新部署计算任务。