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我们先来看看大数据时代，
什么叫大数据，“大”，说的并不仅是数据的“多”！不能用数据到了多少TB ，多少PB 来说。
对于大数据，可以用四个词来表示：大量，多样，实时，不确定。
也就是数据的量庞大，数据的种类繁杂多样话，数据的变化飞快，数据的真假存疑。
大量：这个大家都知道，想百度，淘宝，腾讯，Facebook，Twitter等网站上的一些信息，这肯定算是大数据了，都要存储下来。
多样：数据的多样性，是说数据可能是结构型的数据，也可能是非结构行的文本，图片，视频，语音，日志，邮件等。
实时：大数据需要快速的，实时的进行处理。如果说对时间要求低，那弄几个机器，对小数据进行处理，等个十天半月的出来结果，这样也没有什么意义了。
不确定： 数据是存在真伪的，各种各样的数据，有的有用，有的没用。很难辨析。
根据以上的特点，我们需要一个东西，来：
1存储大量数据
2快速的处理大量数据
3从大量数据中进行分析
于是就有了这样一个模型hadoop。
hadoop的历史就不说了。先来看看模型。
这就相当于一个生态系统，或者可以看成一个操作系统XP，win7.
HDFS和MapReduce为操作系统的核心，Hive，Pig，Mathout，Zookeeper，Flume，Sqoop，HBase等，都是操作系统上的一些软件，或应用。
HDFS：（Hadoop Distributed File System)，Hadoop分布式文件系统。从名字上就看出了它的两点功能。
基本功能，存文件，是一个文件系统；另外这个文件系统是分布式的；
从图上来看，HDFS的简单原理。
Rack1，Rack2，Rack3是三个机架；
1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12 是机架上的十二台服务器。
Block A, Block B, Block C为三个信息块，也就是要存的数据。
从整体布局上来看，信息块被分配到机架上。看似很均匀。这样分配的目的，就是备份，防止某一个机器宕机后，单点故障的发生。
MapReduce，（Map + Reduce），就看成是计算的功能。可以对数据进行处理。
它加快了计算。主要也是通过上图的布局。将数据分布到多个服务器上。当有任务了，比如查询，或者比较大小，先让每台服务器，都处理自己的存储中文件。然后再将所有服务器的处理结果进行第二次处理。最后将结果返回。
其实，hadoop还有一点好处，就是省钱。
框架开源的，免费的，服务器也不用特别牛X的。
省钱才是硬道理。
另外，从别的资料看到一种解释mapreduce的方式，很简单
Goal: count the number of books in the library.
Map: You count up shelf #1, I count up shelf #2.
(The more people we get, the faster this part goes. )
Reduce: We all get together and add up our individual counts.