1、Hadoop是一个适合大数据的分布式存储与计算平台
2、Hadoop核心：
HDFS(Hadoop Distributed File System) 分布式文件系统
MapReduce 并行计算框架
2.1、Hadoop生态系统
Zookeeper 分布式协作系统
HBse 实时分布式列存数据库
Spark 内存分布数据集
Hive 数据仓库（离线分析）
Pig 数据流处理
Stom 实时分析（流方式）
Mahout数据挖掘算法库
Spoop 数据ETL工具
Flume 日志手机工具
3、Hadoop架构
3.1、HDFS 主从结构
主节点，只有一个：namenode 从节点，有很多个。
datanode namenode：
负责管理 接受用户操作请求，实现对文件系统的操作（命令和API方式）。
维护文件系统的目录结构。
管理文件与block之间关系，block与datanode之间的关系。
datanode：
负责存储 存储文件。
文件被分成block。
为保证数据安全，文件会有多个副本。
3.2、MapReduce架构：
主从架构： 主节点，只有一个: JobTracker 从节点，有很多个。
TaskTrackers JobTracker:
接受客户提交的计算任务 把计算任务分给TaskTrackers执行
监控TaskTracker的执行情况
TaskTracker：
执行JobTracker分配的计算任务
4、Hadoop的特点
扩容能力：能可靠存储和处理千兆字节(PB)数据。
成本低：可以通过普通PC组成集群来分发和处理数据，服务器群总计可达数千个节点。
高效率：通过分发数据，hadoop可以在数据所在节点上并行处理。
可靠性：hadoop能自动维护数据的多副本，并且在任务失败后能自动重新部署计算任务。