本节书摘来异步社区《Hadoop MapReduce性能优化》一书中的第1章，第1.2节，作者： 【法】Khaled Tannir 译者： 范欢动 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。

1.2　Hadoop MapReduce概述

Hadoop MapReduce性能优化
Hadoop由Google公司推出，是最流行的MapReduce编程模型的Java开源实现。还有一些其他的MapReduce开源实现（如Sphere、Starfish、Riak等），这些开源实现实现了Google文档描述的特性或者其中的部分特性。

Hadoop由分布式数据存储引擎和MapReduce执行引擎组成。在处理使用大量节点、围绕大量数据集展开的高分布性问题方面，Hadoop得到了成功的应用。上述节点一起构成了Hadoop集群，而Hadoop集群由一个称为JobTracker的主节点和多个工作节点（从节点）构成，每个工作节点称为一个TaskTracker。在这个框架体系下，一个用户程序称为一项作业，并分为两个步骤，即map和reduce。

与在MapReduce编程模型中类似，使用Hadoop MapReduce实现的时候，用户仅须定义map和reduce函数。Hadoop MapReduce系统会自动并行执行这些函数并确保容错。

要学习更多关于Hadoop MapReduce实现的内容，读者可以浏览Hadoop官方网站：http://hadoop.apache.org。

Hadoop MapReduce框架基本上采用了一个分布式文件系统来读写数据。这个分布式文件系统称为Hadoop分布文件系统（HDFS），是Google文件系统（GFS）的对等开源实现。因此，Hadoop MapReduce作业的I/O性能严重依赖于HDFS。

HDFS包含一个叫做NameNode（名称节点）的主节点和一个叫做DataNode（数据节点）的从节点。在HDFS内部，数据拆分为固定大小的数据块（block或chunk）并分发到集群中的所有数据节点。每个数据块一般复制为两个复制件：一个放在同一机架上，另一个放在其他机架上。NameNode负责跟踪哪个DataNode保存了哪个数据块的哪个复制件。