Hadoop提供的对其HDFS上的数据的处理方式，有以下几种，
1 批处理，mapreduce
2 实时处理：apache storm, spark streaming , ibm streams
3 交互式: 如pig , spark shell 都可以提供交互式地数据处理
4 sql: hive , impala 提供接口，可以使用sql标准语言进行数据查询分析
5 迭代处理：尤其是机器学习相关的算法，需要对数据反复数据，mapreduce不适应这种计算方式，它总是把它的中间结果输出到磁盘，这样处理起来效率不高，新式的spark很好地支持了这种方式。
6 搜索 ：使用solr ,索引存储在hdfs上面的文件，帮助其快速进行文档搜索
HPC(高性能计算）通常是把任务分发到集群计算机上，使用的是SAN(共享存储网络），这对于计算密集型的作业是很有好处的，但是对于IO密集型的就是限制，因为SAN不能提供很好的IO并发。
Hadoop streaming 就是利用类似unix/linux上面的标准输入输出流的思路，适合对文本进行mr的处理，而不用写java程序，可以使用shell,python,ruby等。
它的原理是使用java实现了一个包装用户程序的mr程序，该程序负责调用mapreduce java接口获取key/value对输入，创建一个新的进程启动包装的用户程序，将数据通过管道传递给包装的用户程序处理，然后调用mapreduce java接口将用户程序的输出切分为key/value对输出。
1 Hadoop Streaming默认只能处理文本数据，无法直接对二进制数据进行处理
2Streaming中的mapper和reducer默认只能向标准输出写数据，不能方便地多路输出
Hadoop Streaming是Hadoop提供的一个编程工具，它允许用户使用任何可执行文件或者脚本文件作为Mapper和Reducer，例如：
采用shell脚本语言中的一些命令作为mapper和reducer（cat作为mapper，wc作为reducer）
$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/contrib/streaming/hadoop-*-streaming.jar
-input myInputDirs
-output myOutputDir
-mapper cat
-reducer wc
HDFS 设计的初衷是
大文件：几百M，GB,PB?
流式数据访问：适合一次写入，多次读的情况
普通商用硬件：不使用高成本 的存储，可以接受普通硬件的损坏
不适用于：
1。低延迟的数据访问 建议使用hbase
2。 大量的小文件
消耗大量的NN内存来存储
例如，一百万个文件（每一个文件一个block) ，将会花费大约300M的内存.一个文件使用150bytes。
问题：如何检查你所在的HDFS集群是否存在大量的小文件？
文件为什么要切分为块？
1。可以容纳文件大小大于单个磁盘的文件
2。块是固定的逻辑大小，简化了存储系统的设计
3。提高了可用性与容错性
根据块进行分布式处理，文件不分块不能提高分布式计算的效率，某一块出现错误时，只需要处理单个块即可，不用处理整个文件。
块为什么分得那么大？
减少因为查找文件而浪费的时间，提高执行效率。（如果一个块太小，譬如在mapreduce处理时，其他操作的开销超过了这个块数据处理本身，存储也是）
HDFS HA 的设计
1。有一个共享存储目录来存储 edit log. 通过QJM 或者NFS
2。Datanodes 要同时发送block mapping 给这两个namenodes, 因为block mapping 没有序列化在磁盘上，是存储在nn的内存中的。
3。客户端需要有机制去处理nn的切换 ，对用户来说是透明的，他在请求文件访问的时候，不关心当前活动的NN
4。Secondnamenode的角色被 standby的nn接手，即定期生成检查点（即合并当前的fsimage与edit log 并上传给active nn)
读文件详解
客户端生成DFS对象通过RPC访问namenode,namenode返回一些file的blocks。细些说，一个file的block会有多个备份，返回哪一个？
Namenode会根据配置的网络拓扑返回排过序的datanodes.第一个最近，一般 读取第一个datanode即可。一个文件可能会有多个blocks,
是分批发送给客户端的，读完一批后，再返回下一批。按顺序读取blocks.
当前的设计时，客户端在namenode的指导下，根据返回的最近的datanode,然后客户端直接与datanode建立连接，读取数据。
写文件详解
1。客户端通过RPC向nn发送创建文件的请求
2。NN检查文件是否存在并检查用户写权限
3。如果通过检查，创建文件，并返回给客户端FSDataOutputStream对象，供客户端 写数据
4。 datastreamer来向nn请求block ,然后被分配block的datanodes形成pipeline来写数据
5。如果在传送数据的过程中，pipe line中有datanode失败，会发生什么情况？
当前的pipeline关闭，出问题的datanode会被从pipelie中移除，然后下次启动的时候上次写的block会被删除。
剩余的dataodes组成一个新的pipeline，把剩余的数据传送完闭，这个文件被标识为没有满足副本要求，会在后面进行同步。
多个dataodes失败的情况下，只要满足最低的dfs.namenode.replication.min副本（默认是1），就算文件写入成功。
然后会异步复制以满足副本的要求。
一致性模型
即读写文件时文件系统中文件的可见性。
我们往HDFS写入一个文件的时候，我们可以在文件系统中看到这个文件，但是一开始，文件是长度是0。
其中的内容是不可见的，至致其中第一个block写入完毕。
一个正在写入的block是不可见的。
如果不调用hsync命令，数据还是存储在datanode的内存里面，这是需要注意的一点。