Hadoop：Google云计算的开源实现
Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算机框架，可以在大量廉价的硬件设备组成的集群上运行应用程序，为应用程序提供一组稳定可靠的接口，旨在构建一个具有高可靠性和良好扩展性的分布式系统。
Hadoop的核心是HDFS，MapReduce和HBase，它们分别对应Google的云计算GFS，MapReduce和Bigtable。
Hadoop主要由以下几个子项目组成：
1）Hadoop Common：原来的Hadoop Core，这是整个Hadoop项目的核心
2）Avro：Hadoop的RPC方案
3）Vhukwa：一个用来管理大型分布式系统的数据采集系统
4）HBase：支持结构化数据存储的分布式数据库，是Bigtable的开源实现
5）HDFS：提供高呑吐量的分布式文件系统，是GFS的开源实现
6）Hive：提供数据摘要和查询功能键的数据仓库
7）MapReduce：大型数据的分布式处理模型
8）Pig：是在MapReduce上构建的一种高级的数据流语言
9）ZooKeeper：用于解决分布式系统中的一致性问题，是Chubby的开源实现
除了开源以外，hadoop还有很多优点：
1）可扩展
2）经济
3）可靠
4）高效
分布式文件系统HDFS
设计前提和目标：
1）处理硬件错误并快速自动恢复
2）流式的数据访问，应用程序以流式读为主，做批量处理，更注重数据访问的高吞吐量
3）超大规模数据集，支持大文件存储，一个单一的HDFS实例能够支撑数以千万计的文件，并且能在一个集群里扩展到数百个节点
4）简单一致性模型，应用程序一般对文件实行一次性写，多次读的访问模式
5）移动计算比移动数据更简单
6）异构软硬件平台间的可移植性
体系结构：
HDFS是一个主从结构的体系，HDFS集群有一个NameNode和很多个DataNode组成的。
NameNode管理文件系统的元数据，DataNode存储实际的数据。客户端联系NameNode以获取文件的元数据，而真正的文件I/O操作是直接和DataNode进行交互的。
HDFS的数据都是一次写入多次读取，典型的块大小是64MB
客户端从NameNode获得组成文件的数据块的位置列表，也就是知道数据块被存储在哪些DataNode上，然后客户端直接从DataNode上读取文件，NameNode不参与文件的传输
NameNode使用事件日志记录HDFS元数据的变化，使用映像文件存储文件系统的命名空间
保障可靠性措施：
1）冗余备份
2）副本存放
3）心跳检测，每个DataNode定期接受心跳包和块报告，收到心跳包说明该DataNode工作正常
4）安全模式，在系统启动时会进入一个安全模式，此时不会出现数据块的写操作
5）数据完整性检测，在HDFS文件创建时，计算每个数据块和校验和，并将校验和作为一个单独的隐藏文件保存在命名空间下。客户端获取文件时会做对应的校验检查，如果不同则客户端认为数据块有损坏，将从其它的DataNode获取数据块的副本
6）空间回收，当文件被删除时，会先被移到/trash目录里，只要还在这个目录里就可以很快恢复，目录的清空时间是可配置的
7）元数据磁盘失效，映像文件和事务日志是HDFS的核心数据结构
8）快照，快照支持某个时间的数据复制，当HDFS数据损坏时，可以回滚到过去一个已知正确的时间点。
提升性能的措施：
1）副本选择
2）负载均衡
3）客户端缓存
4）流水线复制
访问接口：
可以通过Java API，也可以使用C语言封装的API
1）org.apache.hadoop.conf：定义了系统参数的配置文件处理API
2）org.apache.hadoop.dfs：Hadoop分布式文件系统（HDFS）模块的实现
3）org.apache.hadoop.fs：定义了抽象的文件系统API
4）org.apache.hadoop.io：定义了通用的I/O API，用于针对网络，数据库，文件等数据对象做读/写操作
5）org.apache.hadoop.ipc：用于网络服务端和客户端的工具，封装了网络异步I/O的基础模块
6）org.apache.hadoop.mapred：Hadoop分布式计算系统(MapReduce)模块的实现
7）org.apache.hadoop.metrics：定义了用于性能统计信息的API，主要用于mapred和dfs模块
8）org.apache.hadoop.record：定义了针对记录的I/O API类及一个记录描述语言的翻译器
9）org.apache.hadoop.tools：定义了一些通用的工具
10）org.apache.hadoop.util：定义了一些公用的API
分布式数据处理MapReduce
MapReduce是一种分布式的计算机模型，也是Hadoop的核心
逻辑模型：
将运行在大规模集群上的并行计算过程抽象为两个函数：Map和Reduce，也就是映射和化简
简单说MapReduce就是任务的分解与结果的汇总，Map把任务分解为多个任务，Reduce把分解后的结果汇总起来，得到最终结果
实现机制：
1，分布式并行计算，MapReduce框架由JobTracker和TaskTracker这两类服务调度的。JobTracker是主控服务，只有一个，负责调度和管理TaskTracker
2，本地计算
3，任务粒度，有利于数据的本地性，一个小数据集启动一个Map服务，M个Map任务可以在N台计算机上并行运行，用户可以指定Reduce任务的数量
4，Combine
5，分区，经过连接后可以把产生的中间结果按key的范围划分为R份
6，读取中间结果
7，任务管道
分布式数据化数据表HBase
HBase数据库是基于hadoop的项目，是针对Google的Bigtable的开源实现，它与Google的Bigtable相似
逻辑模型：
用户在表格里存储一系列的数据行，每行包含一个可排序的关键字，一个可选的时间戳及一些可能有数据的列
Hadoop的安装
可以使用虚拟机进行模拟，如果机器上没有安装SSH，安装SSH
配置安装JDK，详细步骤网上很多不一一操作了
到apache的hadoop网站上下载hadoop-0.20.2.tar.gz
使用ftp传到相应的服务器上，如果是虚拟机可以到共享文件夹下选择
复制到linux下的usr目录
tar -zxvf hadoop-0.20.2.tar.gz
解压后使用vi找到conf/hadoop-env.sh文件
打开
# The java implementation to use. Required.
# export JAVA_HOME=/usr/lib/j2sdk1.5-sun
export JAVA_HOME=/opt/jdk1.6.0_27
# Extra Java CLASSPATH elements. Optional.
# export HADOOP_CLASSPATH=
安装步骤：
hadoop有三种运行模式：单机模式，伪分布式模式和完全分布式模式。
在调试阶段使用单机模式
查看并且运行示例
bin/hadoop jar hadoop-0.20.2-examples.jar wordcount input output
cat output/*
查看到的结果如下：
[root@LinuxServer hadoop-0.20.2]# cat output/*
hadoop 1
hello 2
world 1
