第1周 Hadoop的源起与体系介绍
Hadoop的源起——Lucene
Doug Cutting开创的开源软件，用java书写代码，实现与Google类似的全文搜索功能，它提供了全文检索引擎的架构，包括完整的查询引擎和索引引擎
早期发布在个人网站和SourceForge，2001年年底成为apache软件基金会jakarta的一个子项目
Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎
对于大数量的场景，Lucene面对与Google同样的困难。迫使Doug Cutting学习和模仿Google解决这些问题的办法
一个微缩版：Nutch
从lucene到nutch，从nutch到hadoop
2003-2004年，Google公开了部分GFS和Mapreduce思想的细节，以此为基础Doug Cutting等人用了2年业余时间实现了DFS和Mapreduce机制，使Nutch性能飙升
Yahoo招安Doug Cutting及其项目
Hadoop 于 2005 年秋天作为 Lucene的子项目 Nutch的 一部分正式引入Apache基金会。2006 年 3 月份，Map-Reduce 和 Nutch Distributed File System (NDFS) 分别被纳入称为 Hadoop 的项目中
名字来源于Doug Cutting儿子的玩具大象
Hadoop的架构
Namenode
HDFS的守护程序
纪录文件是如何分割成数据块的，以及这些数据块被存储到哪些节点上
对内存和I/O进行集中管理
是个单点，发生故障将使集群崩溃
Secondary Namenode
监控HDFS状态的辅助后台程序
每个集群都有一个
与NameNode进行通讯，定期保存HDFS元数据快照
当NameNode故障可以作为备用NameNode使用
DataNode
每台从服务器都运行一个
负责把HDFS数据块读写到本地文件系统
JobTracker
用于处理作业（用户提交代码）的后台程序
决定有哪些文件参与处理，然后切割task并分配节点
监控task，重启失败的task（于不同的节点）
每个集群只有唯一一个JobTracker，位于Master节点
TaskTracker
位于slave节点上，与datanode结合（代码与数据一起的原则）
管理各自节点上的task（由jobtracker分配）
每个节点只有一个tasktracker，但一个tasktracker可以启动多个JVM，用于并行执行map或reduce任务
与jobtracker交互
Master与Slave
Master：Namenode、Secondary Namenode、Jobtracker。浏览器（用于观看 管理界面），其它Hadoop工具
Slave：Tasktracker、Datanode
Master不是唯一的