hadoop相关知识点新总结
根据我对hadoop应用的理解，对之前的总结进行了完善，都是些个人看法和总结。
我认为整个框架包含如下几个部分：
第一部分：hadoop文件系统
第二部分：编写自己的MR计算实现
第三部分：hadoop的扩展性
第四部分：集群管理
第五部分：调度系统
第六部分：第三方工具使用
第一部分
各知识点分布：
第一：主要掌握各文件系统的具体实现和使用
第二：文件系统基本操作
第三：压缩模式的使用和编写自定义的压缩模式
第四：序列化机制的使用
第五：checksum的使用（数据完整性）
第六：文件系统存储格式(sequenceFile和MapFile)
第七：HDFS的读取和写入流程
第八：HDFS调用方式
第九：分布式HASH算法
在这部分涉及到的开发，主要是实现自定义的文件系统，优化压缩算法、序列化机制等。
第二部分
对于这部分系统开发部分占的比重很大，分布如下：
第一：MR运行机制
第二：调度器的使用和如何实现自定义调度器
第三：调度器原理(目前掌握基础两个调度器：fair Scheduler和Capacity Scheduler)
第四：MR开发（环境的搭建、MR编写步骤、调试、类型与格式、MR运行等）
第五：排序算法
第六：如何灵活运用MR开发
在这部分主要是如何将相关问题转化成MR的分布式计算框架。
第三部分
这部分主要是掌握hadoop的相关扩展功能，一个集成C/C++，一个集成其他各种语言(R、python、perl、shell等)
前者需要掌握pipes，后者掌握Streaming。
第四部分
这块工作主要是涉及包括集群部署和监控管理，分布如下：
第一：hadoop集群里机器选型
第二：操作系统安装（这里也包括操作系统安装完成后的相关参数的调整）
第三：namenode的部署
第四：datanode的部署
第五：JVM选型与安装
第六：ganglia、nagios监控工具部署
第七：很重要搭建分布式部署和安装环境（使之更加智能化，因为随着集群的规模越大，不可能让工程师一台台安装）
第八：hadoop各种类型进程如何去分布（namenode、jobtracker、datanode、tasktracker、secondarynamenode），
以上属于部署部分，当基础环境完成后，需要对hadoop运行情况进行监控，分布如下：
第一：通过监控性能数据找到性能瓶颈所在
第二：通过监控机器数据掌握资源利用状态
第二：定时任务（如定时清理日志等）
第四：很重要namenode单点故障解决方案
第五：hadoop本身管理(增加节点、删除节点、备份等)
第六：各参数优化（包括：CPU、Memory、disk、socekt、hdfs参数、MR参数等）
这部分是一个长期的过程，需要经过碰到问题、解决问题、积累、消化和升华的过程。
最后是开发部分：就是开发适合自己的监控系统（这里包括：调度监控、硬件监控、进程监控、任务运行监控等）
第五部分
因为hadoop是一个提交式的计算平台，所以需要在外围编写一套调度程序。可以采用：
Shell、python、java等程序编写。
调度可以采用消息调度、crontab等方式
第六部分
因为hadoop有丰富的第三工具的支持，所以根据不同的业务应用场景，需要掌握对应的工具。
Sqoop
Hive
mahout
Zookeeper
Hbase
Pig等
这些就是目前所接触，每个点都可以细化更多地知识，这是一个长期学习的过程。