1.Hadoop简单理解与总结。

1.什么是Hadoop？

Hadoop是一种分布式数据和计算的框架。
它很擅长存储大量的半结构化的数据集。
数据可以随机存放，所以一个磁盘的失败并不会带来数据丢失。
Hadoop也非常擅长分布式计算——快速地跨多台机器处理大型数据集合。

Hadoop 是最受欢迎的在 Internet 上对搜索关键字进行内容分类的工具，但它也可以解决许多要求极大伸缩性的问题。
Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。

Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；
而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。
HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

　2.Hadoop的框架最核心的设计就是：

 

  HDFS：         HDFS为海量的数据提供了存储

　MapReduce：    MapReduce则为海量的数据提供了计算

 

　3.Hadoop的优点：

 

　【高可靠性】：假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。

　【高效性】：以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度，在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。。

　【高扩展性】：能够处理 PB 级数据，在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。。

　【低成本】：开源的，依赖社区服务，成本低。

 

 4.结构分支图：

　　

 5.企业应用架构图：