hadoop教程一
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一种分布式文件系统，设计用于在商品硬件上运行。它与现有的分布式文件系统有许多相似之处。但是，与其他分布式文件系统的差异很大。HDFS具有高度容错能力，旨在部署在低成本硬件上。HDFS提供对应用程序数据的高吞吐量访问，适用于具有大型数据集的应用程序。
HDFS是主/从架构。一个HDFS集群保护一个NameNode,一个主服务器，还有多个DataNode。NameNode负责文件系统命名空间操作，如打开，关闭和重命名文件，目录。还维护块到DataNode的映射。DataNode通常是一个节点一个，用来管理他们运行的节点的存储，DataNode还负责文件系统客户端的读写请求，块的创建删除。大致流程如下：
每个文件在写入都会存储为一系列的块，而且块还会被复制以实现容错（其实elasticsearch也差不多，数据被分词器拆分后还会做分片，1个主分配，4个副本分片来容错）。namenode还会定时收集DataNode发来的Heartbeat和Blockreport。收到Heartbeat表示该DataNode运行正常，blockreport包含该DataNode所有块的列表。
当有读取请求时，HDFS集群会尝试取离client最近副本来满足请求。数据块可能损坏，网络传输可能故障，为了保证文件数据完整性，HDFS会在客户段创建文件时，对文件拆分的每个块进行校验，并把校验存到隐藏文件中（我也不清楚存在哪），当检索内容时，会去校验从DataNode传来的数据块是否正确，如果不是，就会去从另一个副本去数据块。
同时元数据FsImage和EditLog也有多个副本以支持容错，NameNode的任何更新都要使多个副本同时更新，当NameNode重启时也会选择最新的FsImage和EditLog使用。（hadoop2.0以后启用了两个NameNode做热备还有共享目录，避免了NameNode的单点问题和元数据损坏照成的HDFS集群不可用问题）
hadoop非常适合大集群部署的。当然我没那么多机器，只能用docker 玩一玩。
首先下载镜像，hadoop2.7版本：
docker pull sequenceiq/hadoop-docker:2.7.0然后开始run：
docker run -it sequenceiq/hadoop-docker:2.7.0 /etc/bootstrap.sh -bash很简单，hadoop就搭建好了，可以完了。
运行一个map reduce例子：
cd $HADOOP_PREFIX
bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.0.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
执行完成。
然后查看输出:
bin/hdfs dfs -cat output/*
输出bin/hdfs dfsadmin查看HDFS的基本信息，可以看到目前有一个datanodes存活，因为是单机部署。
输入exit关闭容器
换成守护进程启动，并且暴露web端口
docker run -d -p 50070:50070 sequenceiq/hadoop-docker:2.7.0 /etc/bootstrap.sh
然后在浏览器输入http://localhost:50070
结果容器启动没多久就挂了
查看bootstrap.sh文件发现有坑
要加上参数 -d才能hold住容器，再来一次：
docker run -d -p 50070:50070 --name hadoop sequenceiq/hadoop-docker:2.7.0 /etc/bootstrap.sh -d
web ui上能看到很多信息，还可以浏览HDFS文件系统
OK，后面继续说map reduce