hadoop是用于管理海量数据，且能够对海量数据进行高效率处理的一种系统框架。其特点有：1. 扩容性：能可靠的存储和处理海量数据 2.成本低：普通的机器就能够组成服务器集群来进行数据的存储和处理3. 高效性：通过分发数据，hdoop可以再数据所在的节点上并行的处理它们4. 可靠性：hadoop能自动地维护数据的多份副本，当计算任务失败后能自动重新部署计算任务。
hadoop的两个核心项目:HDFS和MapReduce。HDFS是对文件管理的一种方式：分布式文件系统。MapReduce并行计算框架。
HDFS像mysql系统一样，也是对文件的一种管理方式。其特点有：1.文件分布式存储2.通透性。通过网络进行数据的访问，由程序和用户看来就像是在访问本地数据。3.容错性。系统中有些节点脱机，整体来说系统仍然可以持续运作而不会有数据损失。适用于一次写入多次查询的情况，不支持并发写情况，小文件也不合适。HDFS架构是主从结构。一个主节点，多个从节点。主节点是namenode,从节点是datanode。namenode的作用:1.接收用户操作请求 2.维护系统文件的目录结构 3. 管理block与文件，block与datanode的关系。datanode的作用1.文件被分为block块存储到磁盘上2. 为保证数据的安全，数据会有多个副本。
MapReduce并行计算框架，其架构也是主从结构。一个主节点，多个从节点。主节点是JobTracker。JobTracker的作用1.接收用户提交的计算任务2. 分发计算任务给TaskTracker 3. 监控TaskTracker的执行情况。TaskTracker的作用：执行分配的任务
FS：调用文件系统。
文件分块原因:
1.当文件很大时，打开文件和读取文件都会影响执行效率
2.文件不分块，当该文件被一个进程打开后，其他进程就不能对该文件进行读写
3.数据的安全性考虑
namenode是整个文件系统的管理节点。它维护着整个文件系统的文件目录树，文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表。接收用户的操作请求。
文件包括：
①fsimage:元数据镜像文件。存储某一时段NameNode内存元数据信息。在linux存放的目录为${ hadoop.tmp.dir}/dfs/name。在实际开发中，若保留多份namenode，需要在hadoop中修改原hdfs目录下的hdfs-default.xml。
②edits:记录操作事务动作的日志文件。假如数据都上传成功，日志会有一个结束标志，如果上传失败，会有个失败标志，根据标志进行事务的回滚
③fstime:保存最近一次checkpoint的时间
datanode提供真实文件数据的存储服务。
1.文件块（block）： 最基本的存储单位。 对于文件内容而言，一个文件的长度大小是size，那么从文件的０偏移开始，按照固定的大小，顺序对文件进行划分并编号，划分好的每一个块称一个Block。 HDFS默认Block大小是64MB， 以一个256MB文件，共有256/64=4个Block.每一个文件块都有一个对应的校验文件，用于网络传输文件块时。通过对比校验文件的内容，来验证所传输的文件块是否正确
2.不同于普通文件系统的是，HDFS中，如果一个文件小于一个数据块的大小，并不占用整个数据块存储空间，是占用实际空间大小的
ion。多复本。默认是三个。
SecondaryNamenode 1.执行过程：从 NameNode 上下载元数据信息（ fsimage,edits ），然后把二者合并，生成新的 fsimage ，在本地保存，并将其推送到 NameNode ，同时重置 NameNode 的 edits. fsimage 一直存在于内存中。触发合并有两种情况：一种是到了设定的合并周期，另一种情况是edits日志文件大小到了设定的值
