一头黄色的小象（大数据系列）~~
Hadoop是大数据涵盖的一个生态体系，主要分为：HDFS（文件存储系统，就是存数据），MapReduce（分布式计算引擎，其实应该拆开来的Map和Reduce，下边会具体介绍），Yarn（资源调度矿建）。
在介绍之前先来简单的了解下“结构化数据”和“半结构化数据”和“非结构化数据”是什么？
结构化数据
暂时理解为结构化数据一般会存放在关系型数据库中的数据，如Mysql等。非结构化数据
对比着来看什么是非结构化数据
非结构化数据并不像结构化数据那么有条理，有固定的类型。半结构化数据
常见的XML格式和JSON格式就是半结构化数据的一种模型。
现在社会的发展越来越快，数据量也急剧上升，现在的数据，多半都是很多无规则的数据，并没有什么特定的格式或者类型，即非结构化数据，至于说把这些数据存放到哪里，那就需要按场景来去处理。
有问题就会有答案，那么HDFS也就应运而生了。
HDFS四个字去理解：分而治之。即把海量的数据，分到几台服务器上去存储，比如说，有一个文件，这个文件很大，把它切分成N块，让他遍布于每台服务器上，如果一台机器挂掉后，第三台挂了，还可以从其他节点上取回来，从第四台上取block4，第五台取block3，保证了高可用性。
HDFS的两个特点：
1.数据分开的存储在其他服务器上。
2.数据块都是以多副本的形式存放到多台服务器上。
因为HDFS是采取分块的形式存储，并不像传统数据库表的形式存储，所以HDFS都适合以上三种数据类型：即结构化数据，非结构化数据，半结构化数据。
MapReduce
官网给出的是MapReduce是基于Yarn的用于为大数据集进行并行计算的系统，也可以说是引擎。
所以可以从官网看出MapReduce有以下特点：
1.是用于计算的。
这里的计算，通常指的是用来处理大数据集的，也就是统计类的。和以往的那些加减乘除不太一样。
2.并行计算。
上边说到，既然大数据是分布在多台机器上来存储的。那么要处理这些分布式的数据，就需要多台机器去协同处理，去统计这堆数据，也就是我们大家一起统计，简称“协同办公”。
3.基于Yarn。
Yarn是一个“资源调度者”，就是说他在其中是专门给分配任务的，专门给上边这些“协同办公”的服务器合理的去分配工作量，哪台能干就多干一点，不能干就少干一点。
理论归理论，上边的理论先混个眼熟，具体一实践自然也就明白了~
下边先看下Hadoop集群起来的一些进程！具体集群怎么搭建，去看其他作者的教程，这里给出网址：HDFS搭建教程
我这里是一主两从模式：开启主节点的HDFS，并查看进程
从节点slave1：
从节点slave2：
有一个对应关系：
datanode分别为从节点的信息，可以理解我的数据现在放在了slave1和slave2两台服务器上，而主节点master存放的信息就叫namenode，这个namenode没什么不同，就是换个名字。namenode是负责管理文件系统的命名空间，维护系统的文件树以及所有的文件和和目录的元数据。
然后也就可以从Web端访问Hadoop端口：主节点ip:50070
完结，撒花~
