这篇为学习hadoop的笔记，书籍来自《Hadoop构建数据仓库实战》
hadoop简介
hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，目前已经构成一个大数据生态。基于hadoop，可以组建单台到多台服务器的集群，来提供大数据存储和计算方案。
简单需求
假设我们目前有一个1g的文件需要存储，使用传统的文件系统存储的话，就需要1g的存储空间，需要考虑到文件数据丢失，我们需要进行数据的备份，这时我们搭建一个集群，使得集群内的机器都会存储同样的文件。但是实际上我们不需要每一台机器都存储文件，我们只需要整个集群中每个文件都存有3个备份就行。
hadoop的hdfs文件系统可以提供相应的解决方案。hdfs的存储原理为：假设我们有一个1g的文件，我们设定总共存储3个副本，假如集群总共有10台机器，那个只有3台机器是存储有这个文件的，假如中途存储这个文件的1台机器挂掉，hdfs的策略会复制这个文件到另一台机器上，保证整个集群中肯定有3台机器存储有这个文件。
这样，既不需要所有机器都存储文件的副本，又能够保证文件不会丢失。
由此引出hadoop的一些优点：高容错性使得数据能够保持稳定，高扩展性使得集群能够更加强大，分布式运算提高运算性能。
hadoop 构成
Hadoop包括以下四个基本模块：
Hadoop基础功能库：支持其他Hadoop模块的通用程序包。
HDFS：一个分布式文件系统，能够以高吞吐量访问应用的数据。
YARN：一个作业调度和资源管理框架。
MapReduce：一个基于YARN的大数据并行处理程序。
基于hadoop架构的相关存储，计算组件有：hbase, hive,spark,flink等。
hadoop 架构
hadoop的集群分为主从模式，主节点有一个Job Tracker和NameNode进程，从节点会有Task Tracker和Data Node进程。NameNode负责保存文件系统的索引，DataNode负责数据存储和操作，Job Tracker负责作业间的节点调度，Task Tracker负责具体节点的任务计算。
HDFS模块
HDFS是一个运行在通用硬件设备之上的分布式文件系统。HDFS是高度容错的，在廉价的硬件上部署。HDFS提供以高吞吐量访问应用数据的能力，非常适合拥有大数据集的应用。
HDFS命名空间的元数据由NameNode进程负责存储，元数据保存有相应的文件的所在节点的索引，备份数量等。文件的打开，关闭，重命名操作通过NameNode来执行。NameNode通过一个叫做FsImage的文件存储所有整个hdfs文件的命名空间，包括数据块和文件映射关系，文件属性等。运行NameNode的节点是HDFS的主节点。
数据的实际存储由DataNode进程负责，运行DataNode的节点成为从节点，又叫工作节点，依照NameNode的指令执行数据块的创建，删除，复制操作。
数据存储过程：HDFS会把文件分解成多个数据块，每个数据块存储在不同的工作节点中，然后每个数据块会有多个备份,这个备份由复制因子指定。NameNode会周期性的检测DataNode的心跳，来检验DataNode是否正常工作，如果不正常，则会根据元数据信息。把该DataNode都是数据块复制到其他可用工作节点，后面如果重新恢复了工作节点的心跳，而该工作节点的数据正常的话，会删除多余的数据来保证数据备份都是固定的。这种机制使得文件系统能够稳定健壮。
