第一次接触这个时候在网上查了很多讲解，以下很多只是来自网络。
1.Hadoop
（1）Hadoop简介
Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统，简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上。而且它提供高传输率来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。
（2）Hadoop 架构
Hadoop 有许多元素构成。其最底部是HDFS，它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS的上一层是 MapReduce 引擎，该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 组成。
（3） 分布式计算模型
一个hadoop集群往往有几十台甚至成百上千台low cost的计算机组成，我们运行的每一个任务都要在这些计算机上做任务的分发，执行中间数据排序以及最后的汇总，期间还包含节点发现，任务的重试，故障节点替换等等等等的维护以及异常情况处理。
所以说hadoop就是一个计算模型。一个分布式的计算模型。
2. Mapreduce
（1） map reduce 和hadoop起源
MapReduce借用了函数式编程的概念，是Google发明的一种数据处理模型。因为Google几乎爬了互联网上的所有网页，要为处理这些网页并为搜索引擎建立索引是一项非常艰巨的任务，必须借助成千上万台机器同时工作（也就是分布式并行处理），才有可能完成建立索引的任务。
所以，Google发明了MapReduce数据处理模型，而且他们还就此发表了相关论文。
后来，Doug Cutting老大就根据这篇论文硬生生的复制了一个MapReduce出来，也就是今天的Hadoop。
1.k-means算法思想：
K-means算法是硬聚类算法，是典型的局域原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到 迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最有分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和 准则函数作为聚类准则函数。
欧几里得距离公式
k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响 ，因为在该算法第 一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的距离将每个对 象重新赋给最近的簇。当考察完所有数据对象后，一次迭代运算完成，新的聚类中心被计算出来。如果在一次迭代前后，J的值没有发生变化，说明算法已经收敛。
算法过程如下：
1）从N个文档随机选取K个文档作为质心
2）对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类
3）重新计算已经得到的各个类的质心
4）迭代2～3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值，算法结束