随着硬件水平的不断提高，需要处理数据的大小也越来越大。大家都知道，现在大数据有多火爆，都认为21世纪是大数据的世纪。当然我也想打上时代的便车。所以今天来学习一下大数据存储和处理。
随着数据的不断变大，数据的处理就出现了瓶颈：存储容量，读写速率，计算效率等等。
google不愧是走在世界前列的大公司，为了处理大数据，google提出了大数据技术，MapReduce，BigTable和GFS。
这个技术给大数据处理带来了巨大的变革。
1.降低了大数据处理的成本，用PC机就可以处理大数据，而不需要采用大型机和高端设备进行存储。
2.将硬件故障视为常态的基础上，采用了软件容错的方法，保证软件的可靠性。
3.简化并行分布式计算，不需要控制节点的同步和数据的交换，降低了大数据处理的门槛。
虽然google的技术非常好，但是google并没有将技术开源。不过值得庆幸的是，模仿google大数据的开源实现，Hadoop的出现了。
Hadoop是什么
Hadoop主要完成两件事，分布式存储和分布式计算。
Hadoop主要由两个核心部分组成：
1.HDFS：分布式文件系统，用来存储海量数据。
2.MapReduce：并行处理框架，实现任务分解和调度。
Hadoop能做什么
Hadoop能完成大数据的存储，处理，分析，统计等业务，在数据挖掘等方面应用广泛。
Hadoop的优势
1.高扩展性。简单的增加硬件就可以达到效果的提高。
2.低成本，用PC机就能做到。
3.Hadoop具有成熟的生态圈，比如Hive，Hbase，zookeeper等，让Hadoop用起来更方便。
说了这么多，我们还没了解Hadoop的机制。
我们首先就需要了解Hadoop的两个核心组成：HDFS和MapReduce。
HDFS是什么呢？
前面说过，HDFS是一个分布式文件系统，用来存储和读取数据的。
文件系统都有最小处理单元，而HDFS的处理单元是块。HDFS保存的文件被分成块进行存储，默认的块大小是64MB。
并且在HDFS中有两类节点：
1.NameNode和DataNode。
NameNode：
NameNode是管理节点，存放文件元数据。也就是存放着文件和数据块的映射表，数据块和数据节点的映射表。
也就是说，通过NameNode，我们就可以找到文件存放的地方，找到存放的数据。
DataNode：
DataNode是工作节点，用来存放数据块，也就是文件实际存储的地方。
这么说有点抽象，让我们来看图：
客户端向NameNode发起读取元数据的消息，NameNode就会查询它的Block Map，找到对应的数据节点。然后客户端就可以去对应的数据节点中找到数据块，拼接成文件就可以了。这就是读写的流程。
作为分布式应用，为了达到软件的可靠性，如图上所示，每个数据块都有三个副本，并且分布在两个机架上。
这样一来，如果某个数据块坏了，能够从别的数据块中读取，而当如果一个机架都坏了，还可以从另一个机架上读取，从而实现高可靠。
我们从上图还可以看到，因为数据块具有多个副本，NameNode要知道那些节点是存活的吧，他们之间的联系是依靠心跳检测来实现的。这也是很多分布式应用使用的方法了。
我们还可以看到，NameNode也有一个Secondary NameNode，万一NameNode出故障了，Secondary就会成替补，保证了软件的可靠性。
HDFS具有什么特点呢？
1.数据冗余，软件容错很高。
2.流失数据访问，也就是HDFS一次写入，多次读写，并且没办法进行修改，只能删除之后重新创建
3.适合存储大文件。如果是小文件，而且是很多小文件，连一个块都装不满，并且还需要很多块，就会极大浪费空间。
HDFS的适用性和局限性：
1.数据批量读写，吞吐量高。
2.不适合交互式应用，延迟较高。
3.适合一次写入多次读取，顺序读取。
4.不支持多用户并发读写文件。
了解完了HDFS，就轮到MapReduce了。
MapReduce是什么：
MapReduce是并行处理框架，实现任务分解和调度。
其实原理说通俗一点就是分而治之的思想，将一个大任务分解成多个小任务(map)，小任务执行完了之后，合并计算结果(reduce)。
也就是说，JobTracker拿到job之后，会把job分成很多个maptask和reducetask，交给他们执行。 MapTask、ReduceTask函数的输入、输出都是的形式。HDFS存储的输入数据经过解析后，以键值对的形式，输入到MapReduce()函数中进行处理，输出一系列键值对作为中间结果，在Reduce阶段，对拥有同样Key值的中间数据进行合并形成最后结果。
首先我们需要先知道几个小概念：
1.job 2.task 3.jobTracker 4.taskTracker
job：在Hadoop内部，用Job来表示运行的MapReduce程序所需要用到的所有jar文件和类的集合，>这些文件最终都被整合到一个jar文件中，将此jar文件提交给JobTraker，MapReduce程序就会执行。
task：job会分成多个task。分为MapTask和ReduceTask。
jobTracker：管理节点。将job分解为多个map任务和reduce任务。
作用：
1.作业调度
2.分配任务，监控任务执行进度
3.监控TaskTracker状态
taskTracker：任务节点。一般和dataNode为同一个节点，这样计算可以跟着数据走，开销最小化。
作用：
1.执行任务
2.汇报任务状态
在MapReduce中，也有容错机制。
1.重复执行。一个job最多被执行4次。
2.推测执行。因为Map全部算完之后才会执行Reduce，如果其中一个Map很慢，就会多开一个task来完成同样的工作，哪个执行的快用哪个。
这样，我们就大致了解了Hadoop其中的原理，主要了解HDFS文件系统的存储过程和MapReduce的作业调度分配过程。
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