一、第一章
#，Hadoop的两大核心：
#，HDFS，分布式文件系统，存储海量的数据；
#，MapReduce，并行计算框架，实现任务分解和调度；
#，Hadoop的优势有哪些呢？
#，高扩张；
#，低成本，不依赖于高端硬件，只要普通pc就可以了，使用软件的容错就可以保证系统的可靠性；
#，有成熟的生态圈，主要是依赖于开源的力量，比如Hive、HBase等，这些工具可以让我们对于Hadoop的使用更加顺手。
目前行业对于Hadoop的人才的需求主要包括两个方面，一个是开发人才，一个是运维人才。
第四节，Hadoop生态系统及其版本
#，比如有了Hive之后，我们只需要去写sql语句，然后他就会自动转换为HDFS的命令去执行。
#，HBASE是一个存储结构化数据的分布式数据库，和传统的关系型数据库相比，他放弃了事务特性，转而追求更高的扩展性。与HDFS的不同在于，他提供了对于数据的随机读写和实时访问，实现了对表数据的读写功能。
#，Zookeeper，用于监控hadoop节点的状态，维护他们的一致性等，做集群管理的；
目前Hadoop已经到了ver2.x，不过本次课程主要使用ver1.2的版本来讲解。
第二章，Hadoop安装
第三章，Hadoop的核心，HDFS简介
第一节，HDFS设计架构
基本概念，BLOCK、NameNode、DataNode
HDFS里面的所有文件被分成相同大小的块，每个块的默认大小为64M。块是文件存储和处理的逻辑单元。
HDFS有2类节点，NameNode和DataNode
NameNode是管理节点，用于存放文件的元数据，他包括2点：
1）文件与数据块的映射表；
2）数据块与数据节点的映射表；
DataNode是HDFS的工作节点，是用于存储真正的数据块的。
第二节，HDFS数据管理策略
HDFS中任何数据块都存储了3份。分布在2个机架的3个节点上。
心跳检测，每个DataNode每隔几秒钟都要以心跳协议向NameNode发送心跳。
二级NameNode，他其实就是NameNode的备机，热备，一旦NameNode挂了，他就自动切换为主NameNode
第三节，HDFS中文件的读写操作
找NameNode要元数据，这样就知道他包括哪些块以及这些块在哪些节点上，然后直接去读取，拼接，如下图所示。
写文件的流程如下：首先是把文件按照64M拆分成多个块，然后找NameNode要DataNode列表，然后开始逐个块写入，先把块写入到其中一个节点，然后他内部会做流水线复制到其他2个节点，然后在更新NameNode的元数据，这样一个块就算写完了，然后再写下一个块。
第四节，HDFS的特点
1）数据冗余，硬件容错；
2）流式的数据访问，写一次，读多次。数据没办法修改，如果要修改只能把之前的数据删除，然后重新写入一份；
3）适合存储大文件，这是设计之初就这么考虑的，如果是大量的小文件的话，不适合，因为一个小文件也要存储元数据，此时NameNode的压力会非常大。
4）适合数据的批量读写，吞吐量高，不适合做交互式应用，低延迟很难满足；
5）支持顺序读写，不支持此多用户并发写相同文件；
第五节，HDFS的使用
这里讲师使用了几个hadoop的几个常用命令来演示如何在hadoop中创建一个目录，然后上传一个文件，然后再下载一个文件。
大致都是：
hadoop fs -put filea.dat input/
或者是get命令下载文件
或者是cat命令查看文件内容
或者是hdfsadmin命令来查看整个系统的一些统计信息。
第四章，Hadoop的核心，MapReduce的原理与实现
第一节，MapReduce的原理
其实这个和Java8最新引入流操作中的并行操作类似，概念也都是想同的。
所谓Map就是要将任务拆分成很多份，这里给了一个例子，有1000副牌，少了一张，然后要找出到底是少了哪一章。
然后又给了一个从日志中统计出访问此处最多的ip的例子，也都是类似的，先把日志分块，然后由不同的任务分别统计，然后再把他们的结果拿来合并，也就是Reduce了
第二节，MapReduce的运行流程
几个基本的概念：
#，Job&Task，比如上面的找出访问次数最多的任务就是一个Job，然后这个Job要完成的话要被分解为多个Task，放到不同的节点上去执行。Task又可以分为MapTask和ReduceTask
#，JobTracker，作业调度，分配任务并监控任务的执行进度，任务分配出去之后，TaskTracker每隔几秒钟要向JobTracker更新状态
#，TaskTracker，作业的执行
这几个概念互相之间的关系如下图：
一般来说，TaskTracker就是分配在其数据所在的DataNode上，这样可以保证运行的效率最高，毕竟读取本机的磁盘总是更快的。这也是MapReduce的一个设计思想，用移动计算来避免移动数据。
MapReduce的容错机制，
1）重复执行；也就是执行的过程中如果出错了，他会重复执行，但是重复了4次之后如果还出错，他就放弃了。
2）推测执行，用于解决那种计算速度特别慢的情况，此时会新开一个任务，然后再看这两个任务谁先执行完。
