本节书摘来异步社区《Hadoop实战手册》一书中的第1章，第1.1节，作者： 【美】Jonathan R. Owens , Jon Lentz , Brian Femiano 译者： 傅杰 , 赵磊 , 卢学裕 责编： 杨海玲，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

1.1 介绍

在一个经典的数据架构中，Hadoop是处理复杂数据流的核心。数据往往是从许多分散的系统中收集而来，并导入Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，然后通过MapReduce或者其他基于MapReduce封装的语言（如Hive、Pig和Cascading等）进行处理，最后将这些已经过滤、转换和聚合过的结果导出到一个或多个外部系统中。

举个比较具体的例子，一个大型网站可能会做一些关于网站点击率的基础数据分析。从多个服务器中采集页面访问日志，并将其推送到HDFS中。启动一个MapReduce作业，并将这些数据作为MapReduce的输入，接下来数据将被解析、汇总以及与IP地址进行关联计算，最终得出URL、页面访问量和每个cookie的地理位置数据。生成的相关结果可以导入关系型数据库中。即席查询（Ad-hoc query）1此时就可以构建在这些数据上了。分析师可以快速地生成各种报表数据，例如，当前的独立用户数、用户访问最多的页面、按地区对用户进行拆分及其他的数据汇总。

本章的重点将关注HDFS数据的导入与导出，主要内容包含与本地文件系统、关系数据库、NoSQL数据库、分布式数据库以及其他Hadoop集群之间数据的互相导入和导出。