现在是一个大数据的年代，每天全球已电子方式存储数据的数据总量非常大。下面是部分例子：

     1，facebook存储这约100亿张照片，越1PB存储容量

     2，The Internet Archive(互联网档案馆)存储这约2PB数据，并以每月至少20TB的速度增长

     3，瑞士日内瓦附近的大型强子对撞机每年产生15PB数据

     我们有了大量的数据，可以从中分析出我们有用的信息，如单个用户浏览网页内容的偏好，发现潜在用户等，还有很多用于科学技术上的用处。

     那么数据怎么存放呢？这么大的数据量，首要解决的是数据读写速度，数据安全性，硬件故障等问题，要有高可用的方案。而hadoop就提供了这样的解决办法：hadoop提供了一个可靠的共享存储和分析系统。HDFS实现存储，而MapReduce实现分析处理。

    关系型数据库和MapReduce：

    数据库系统只更新一部分记录，比mapreduce有优势。但是，如果更新大量数据时，效率就要比mapreduce低很多，因为需要使用“排序/合并”来重建数据库。mapreduce比较适合以批处理方式处理需要分析整个数据集的问题；而RDBMS适用于“点查询”和更新，数据集被索引后，数据库系统能够提供低延迟的数据检索和快速的少量数据更新。mapreduce适合一次写入，多次读取数据的应用，而关系型数据库更适合持续更新的数据集。

     另一个区别在于它们所操作的数据集的结构化程度。结构化数据是具有既定格式的实体化数据，如xml文档等。半结构化数据比较松散，虽可能有格式，但也可以被忽略，所以他只能用作对数据结构的一般指导，如一张电子表格，其结构是由单元格组成的网格，但是每个单元格自身可保存任何形式的数据。非结构化数据没有什么特别的内部结构，例如纯文本等。mapreduce对于非结构化或半结构化数据非常有效，因为在处理数据时才对数据进行解释。而关系型数据都是规范的，以保证数据的完整性且不含冗余。规范化给mapreduce带来了问题，因为它使记录读取成为异地操作，不能进行高速的流式读写，而使用mapreduce的核心前提就是他可以进行高速的流式读写操作。

     分布式计算：

     1，mapreduc会尽量在计算节点上存储数据，以实现数据的本地快速访问，从而获得良好的性能，降低使用的网络带宽。

     2，mapreduce让程序员无需考虑系统部分失效问题，因为自身系统实现难能够检测到失败的map或reduce任务，并让正常运行的机器重新执行这些失败的任务，即各个任务之间彼此独立。

     hadoop的设计目标：

     服务于那些只需数分钟或数小时即可完成的作业，并且运行于内部通过高速网络连接的单一数据中心内，并且该数据中心内的计算机需要由可靠的，定制的硬件构成。

    常见的hadoop相关项目：

     mapreduce：分布式数据处理模型和执行环境，运行于大型商用集群

     hdfs：分布式文件系统，运行于大型商用集群

     hive：一个分布式，按列存储的数据仓库。hive管理hdfs中存储的数据，并提供基于sql的查询语言用以查询数据。

     hbase：一个分布式，按列存储数据库。hbase使用hdfs作为底层存储，同时支持mapreduce的批量式计算和点查询

     zookeeper：一个分布式，可用性高的协调服务。zookeeper提供分布式锁之类的基本服务用于构建分布式应用