作业来源于：https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3319
1.用自己的话阐明Hadoop平台上HDFS和MapReduce的功能、工作原理和工作过程。
HDFS功能：
1.元数据
Metadata,维护文件和目录信息,分为内存元数据和元数据文件
NameNode主要存储元数据镜像文件Fsimage和日志文件Edits
Fsimage记录某一永久性检查点时整个HDFS的元信息
Edits所有对HDFS的写操作都会记录在此文件
2.检查点
定期对NameNode中的文件进行备份,NameNode启动时会将最新的Fsimage加载到内存中
由secondary namenode完成namenode备份,后者损坏后前者将fsimage拷贝到namenode工作目录,恢复其元数据
触发条件分为两次检查点间隔时间和两次检查点操作数两种
3.DataNode功能
存储管理用户的文件块数据,默认128M/block
定期汇报块信息给namenode
Mapreduce功能：
1)数据划分和计算任务调度，
2)数据/代码互定位，
3)系统优化，
4)出错检测和恢复
HDFS工作原理及流程：
Mapreduce工作原理及流程：
MapReduce的执行步骤：
1、Map任务处理
1.1 读取HDFS中的文件。每一行解析成一个<k,v>。每一个键值对调用一次map函数。
1.2 覆盖map()，接收1.1产生的<k,v>，进行处理，转换为新的<k,v>输出。
1.3 对1.2输出的<k,v>进行分区。默认分为一个区。
1.4 对不同分区中的数据进行排序（按照k）、分组。分组指的是相同key的value放到一个集合中。
2、Reduce任务处理
2.1 多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点上。
2.2 对多个map的输出进行合并、排序。覆盖reduce函数，接收的是分组后的数据，实现自己的业务逻辑，处理后，产生新的<k,v>输出。
2.3 对reduce输出的<k,v>写到HDFS中。
2.HDFS上运行MapReduce
1）准备文本文件，放在本地/home/hadoop/wc
2）编写map函数和reduce函数，在本地运行测试通过
尝试运行：
3）启动Hadoop：HDFS, JobTracker, TaskTracker
4）把文本文件上传到hdfs文件系统上 user/hadoop/input
5）streaming的jar文件的路径写入环境变量，让环境变量生效
6）建立一个shell脚本文件：streaming接口运行的脚本，名称为run.sh
7）source run.sh来执行mapreduce
8）查看运行结果
