一：大数据应用
1.Cloudera
cloudera公司是Hadoop三大发行商之一，其版本为CDH版本，现在最新的版本是CDH5。
网站：http://archive.cloudera.com/cdh5/
现在官网上的最新的版本：
2.大数据的三大基础
Java
SQL
Linux
3.大数据的特性
大量的数据：PB级别
多样的数据类型
快速的数据流转
价值
二：学习的框架
1.官网：
hadoop.apache.org
目前学习的系列是Hadoop2.x，在2006年发布，几个重要的版本，2.2.0 ，2.5.0， 2.7.0
现在已经有了新的版本Hadoop3.0
2.特性
Hadoop是一个可靠性，可扩展，的分布式计算框架（The Apache™ Hadoop® project develops open-source software for reliable, scalable, distributed computing.）。
A) 可靠性
存储方面：
HDFS存储策略，副本数为3个
以块进行，检验块损坏，生成校验码，并将两次的校验码进行比较来判断。
计算方面：
如果计算中出现问题，会使用副本数继续计算。
B) 可扩展性
可以在原有的基础上任意添加多台机器。
C) 低成本(另外补充)
磁盘的成本低一些。
3.四个核心模块
Hadoop Common：支持模块的工具类
HDFS：分布式文件系统
Hadoop YARN：任务调度和集群资源（内存，CPU）管理框架
Hadoop MapReduce：一个基于YARN的并行处理大数据集的框架
4.Hadoop之父
doug cutting
5.Hadoop的起源
apache Lucene：全文检索工具包
Apache Nutch：web搜索引擎
Google三大论文：MapReduce，GFS，BigTable
二：HDFS分布式文件系统
1.文件系统
建立在无数的硬件上。
设计理念：一次写入，多次读取
主从架构
namenode
datanode
存储的是文件，文件属性
名称，位置，副本数，拥有者，权限，存储的块
存储形式：块（block，默认是128M）
假设一个文件是250M，则需要两个块存储，第一个块128M，第二个块122M（一个文件小于一个数据块的大小，不需要占用整个数据块的空间的）.
多个文件不能放到一个块中的。
文件的与元数据
文件的属性。
给到namenode进行存储。
真正存储的是datanode。
2.框架
3.HDFS读写流程（都有一个就近原则）（大概）
读取
客户端先去namenode，知道文件的存储位置。
再去找datanode。
当读取到好几个文件的时候，这个时候设计到就近原则，同一个机架上读取文件肯定比读取其他机架上的数据快。
读取块。
写入文件
首先客户端找namenode，知道文件将要被分到哪个位置
然后再找到对应的datanode
然后去datanode写入。
写副本时，应该需要写一个到别的机架。
4.HDFS服务功能
Namenode：是主节点，存储文件的元数据
Datanode：在本地文件系统存储文件数据，以及数据块的校验和。
Secondary Namenode：监控HDFS状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取HDFS元数据的快照。
三：Hadoop YARN框架
1.框架
2.资源管理和调度框架
主从架构
Resourcemanager：管理整个集群的资源
NodeManager：资源所在
每个应用都有一个应用管理者：ApplicationMaster
container
使得应用不会被干扰，是资源的抽象，分装了每个任务需要的资源。
3.yarn的运行机制
当一个应用在yarn上运行，Resourcemanager首先会找一个nodemanager，给这个应用分配一个应用管理者（ApplicationMaster），使得应用管理者可以在nodemanager上运行。
然后管理者会计算出需要的资源，然后管理者根据计算出的资源向Resourcemanager申请资源
然后Resourcemanager给应用一个container，让应用在container中运行，
然后应用管理者进行监控和容错。
4.YARN服务功能
四：MapReduce框架
1.两个阶段
Map：并行输入数据
Reduce：对结果进行汇总
2.特点
适合离线批量计算
数据量大
启动开销大，每个mapreduce任务都会开一个Java虚拟机。
3.