Hadoop尽量在计算节点上存数据，以实现数据的快速访问，即数据本地化（data locatily）。
MapReduce 三大设计目标：
1：为只需要短短几分钟或数小时就能完成的任务设计。
2：运行于同一个内部有高速网络连接的数据中心。
3：数据中心的计算机都是可靠的，专门的硬件。
Map任务的三种可能：
a，本地数据，本地运行；
即在存储有输入数据（HDFS中的数据）的节点运行map任务，无需使用宝贵的集群带宽资源，可获得最佳性能（数据本地化优化）。
b，本地节点，本地机架运行；
即存储数据副本的所有机器均有其他map任务未执行完，且当前机架有空闲map槽来运行。
c：本地数据，跨机架运行
即存储数据副本的所有机器均有其他map任务未执行完，且当前机架无空闲map槽来运行，需到其他机架寻找map槽来运行，这将导致机架与机架之间的网络传输。
HDFS：
HDFS以流式数据访问模式来存储超大文件，运行于商用硬件上。
1.超大文件：数百GB，TB，PB级
2.流式数据访问：hdfs构建思路：一次写入，多次读取是最高效的访问模式。
3.商用硬件：即普通商店即可买到的硬件设施。
4.低延时的数据访问：低延时不适用于在HDFS上运行，HDFS是以高数据吞吐量应用优化的，这可能以提高时间延时为代价。低延时HBase是更好的选择。
5.多用户写入，任意修改文件：HDFS只支持单用户以“只添加”的方式在文件末尾写数据，且不支持多用户同时写操作，也不支持在文件任意位置进行修改。
HDFS中的数据块：HDFS文件系统默认块大小128M，但HDFS中小于块大小的文件不会占据整个块空间（如，1M的文件存储在128M块中时，文件只会占用1M的磁盘空间，而非12M）。
Q：HDFS中的块为什么这么大？是不是块越大越好？
A：块大的目的主要是最小化寻址开销，如果块足够大，从磁盘传输数据的时间明显大于寻址时间，因此，传输一个由多个块组成的文件的时间主要取决于磁盘传输速率。寻址时间控制在传输时间的1%为佳。块不是越大越好，如果块设置的过大MapReduce中的Map任务通常只处理一个块中的数据，因此如果任务数太少（少于集群中节点数），作业的运行速率就会比较慢。
分布式文件系统的块抽象的好处：
一：一个文件的大小可以大于网络中任意一个磁盘容量
二：大大简化了存储子系统的设计，如分块数据和元数据管理。
三：非常适用于数据备份进而提供数据容错性和高可用性。
