一、hadoop生态图：
二、hadoop家族子项目：
三、hadoop框架：
1、Namenode：
1）HDFS的守护程序
2） 纪录文件是如何分割成数据块的，以及这些数据块被存储到哪些节点上
3）对内存和I/O进行集中管理
4）namenode 是个单点，发生故障将使集群崩溃
2、Secondary Namenode:
1）监控HDFS状态的辅助后台程序
2） 每个集群都有一个Secondary Namenode
3） 与NameNode进行通讯，定期保存HDFS元数据快照
4） 当NameNode故障可以作为备用NameNode使用
3、DataNode：
1）每台从服务器都运行一个
2） 负责把HDFS数据块读写到本地文件系统
4、JobTracker：
1）用于处理作业（用户提交代码）的后台程序
2） 决定有哪些文件参与处理，然后切割task并分配节点
3） 监控task，重启失败的task（在不同的节点）
4）每个集群只有唯一一个JobTracker，位于Master节点
5、TaskTracker：
1）位于slave节点上，与datanode结合（代码与数据一起的原则）
2）管理各自节点上的task（由jobtracker分配）
3）每个节点只有一个tasktracker，但一个tasktracker可以启动多个JVM，用于并行执行map或reduce任务
4） 与jobtracker交互
6、注：Master与Slave
1）Master：Namenode、Secondary Namenode、Jobtracker。浏览器（用于观看 管理界面），其它Hadoop工具
2）Slave：Tasktracker、Datanode
3）Master不是唯一的
四、HDFS体系结构
1)客户端对HDFS读取数据流程：
2)客户端对HDFS写入数据流程：
3)HDFS的可靠性有 : 冗余副本策略、机架策略、 心跳机制、 安全模式、 校验和 、回收站、 元数据保护、 快照机制
五、Map-Reduce：
六、Pig
1）Hadoop客户端
2） 使用类似于SQL的面向数据流的语言Pig Latin
3） Pig Latin可以完成排序，过滤，求和，聚组，关联等操作，可以支持自定义函数
4） Pig自动把Pig Latin映射为Map-Reduce作业上传到集群运行，减少用户编写Java程序的苦恼
5）三种运行方式：Grunt shell，脚本方式，嵌入式
七、Hbase
Hbase物理模型：
1）Google Bigtable的开源实现
2）列式数据库
3） 可集群化
4）可以使用shell、web、api等多种方式访问
5）适合高读写（insert）的场景
6） HQL查询语言
7） NoSQL的典型代表产品
八、Hive
1）数据仓库工具。可以把Hadoop下的原始结构化数据变成Hive中的表
2） 支持一种与SQL几乎完全相同的语言HiveQL。除了不支持更新、索引和事务，几乎SQL的其它特征都能支持
3） 可以看成是从SQL到Map-Reduce的映射器
4） 提供shell、JDBC/ODBC、Thrift、Web等接口
九、Zookeeper
1）Google Chubby的开源实现
2）用于协调分布式系统上的各种服务。例如确认消息是否准确到达，防止单点失效，处理负载均衡等
3） 应用场景：Hbase，实现Namenode自动切换
4） 工作原理：领导者，跟随者以及选举过程
十、Sqoop
1）用于在Hadoop和关系型数据库之间交换数据
2）通过JDBC接口连入关系型数据库
十一、Avro
1）数据序列化工具，由Hadoop的创始人Doug Cutting主持开发
2）用于支持大批量数据交换的应用。支持二进制序列化方式，可以便捷，快速地处理大量数据
3）动态语言友好，Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理 Avro数据。
4） Thrift接口
十二、Chukwa
1）架构在Hadoop之上的数据采集与分析框架
2） 主要进行日志采集和分析
3） 通过安装在收集节点的“代理”采集最原始的日志数据
4） 代理将数据发给收集器
5） 收集器定时将数据写入Hadoop集群
6） 指定定时启动的Map-Reduce作业队数据进行加工处理和分析
7） Hadoop基础管理中心（HICC）最终展示数据
十三、Cassandra
1）NoSQL，分布式的Key-Value型数据库，由Facebook贡献
2） 与Hbase类似，也是借鉴Google Bigtable的思想体系
3）只有顺序写，没有随机写的设计，满足高负荷情形的性能需求
