1.首先了解下hadoop：
1.1分为三个重要模块：
分布式文件系统：HDFS —— 实现将文件分布式存储在很多的服务器上
分布式运算编程框架：MapReduce —— 实现在很多机器上分布式并行运算
分布式资源调度平台：Yarn —— 帮用户调度大量的mapreduce程序，并合理分配运算资源
1.2hadoop：相关框架
- Hadoop：Java编写的软件框架，以支持数据密集型分布式应用
- ZooKeeper：高可靠性分布式协调系统
- MapReduce：针对大数据的灵活的并行数据处理框架
- HDFS：Hadoop分布式文件系统
- Oozie：负责MapReduce作业调度
- HBase：Key-value数据库
- Hive：构建在MapRudece之上的数据仓库软件包
- Pig：Pig是架构在Hadoop之上的高级数据处理层。Pig Latin语言为编程人员提供了更直观的定制数据流的方法。
2.HDFS
2.1 hdfs是一个分布式文件系统，简单理解就是多台机器组成的一个文件系统。
2.2 单台服务器无法存储处理特大文件。将这个大文件切割成各个块（block），分散存在各个服务器中。
2.3 Hdfs按照字节数组(byte)切割，切割之后的每个块（每一个块的容量大小是一样的），无序的分散在集群节点中，hadoop2.0上的版本，默认块大小是128M 。块和块之间通过偏移量来有序的组装数据，偏移量的值是上个块大小的值。
2.4 每一个块有几个副本，用于备份数据。副本的数量，最好不好超过总节点数量。hadoop2.0上的版本，默认3个，下图是副本备份策略。第一个副本备份于当前机架当前节点上。第二个副本必须出机架，选一个磁盘不满，cpu空闲的节点上。第三个副本，是另外机架上的另一个节点上。
2.5 每个块的数据不可以修改，块大小也不可以修改。因为修改或者删除会改变块的偏移量，造成整个集群变动。但是可以增加，增加是增加一个块，只是一个单点的操作。
包含的模块和作用：
2.6NameNode:元数据MetaData:描述文件相关信息（大小，名字，修改时间，目录位置...）
主节点，只有一个，掌管所有节点中的块的元数据信息。
2.7Secondary NameNode:是NameNode冷备份分担NameNode其工作量、定期合并fsimage和fsedits，并推送给NameNode、在紧急情况下，可辅 助恢复 NameNode。
2.8DataNode:存在除NameNode节点的其他节点。利用本地服务器文件系统，保存真正的数据。和NameNode保持心跳，向NameNode时时汇报块和块备份的信息。
2.9HdfsClient:与NameNode获取元数据信息。与DataNode获取Block块数据。
热备份：b是a的热备份，如果a坏掉。那么b马上运行代替a的工作。 冷备份：b是a的冷备份，如果a坏掉。那么b不能马上代替a工作。但是b上存储a的一些信息，减少a坏掉之后的损失。
fsimage:元数据镜像文件（文件系统的目录树。） edits：元数据的操作日志（针对文件系统做的修改操作记录） namenode内存中存储的是=fsimage+edits SecondaryNameNode负责定时默认1小时，从namenode上，获取fsimage和edits来进行合并，然后再发送给namenode。减少namenode的工作量。
关于MapReduce的理解？
特点:
编程简单。它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序。
高扩展性。当计算资源不足的时候，可以通过简单的增加机器来扩展计算能力。
高容错性。比如其中一台机器挂了，它可以把上面的计算任务转移到另外一个节点上面上运行，不至于这个任务运行失败，而且这个过程不需要人工参与，而完全是由 Hadoop 内部完成的。 4. 适合 PB 级以上海量数据的离线处理。它适合离线处理而不适合在线处理。
MapReduce的基本原理就是：将大的数据分析分成小块逐个分析，最后再将提取出来的数据汇总分析，最终获得我们想要的内容。当然怎么分块分析，怎么做Reduce操作非常复杂，Hadoop已经提供了数据分析的实现，我们只需要编写简单的需求命令即可达成我们想要的数据。
- map读取输入的数据，处理完之后，放到环形缓存区中（默认先写内存中，内存满了，就写进磁盘中），然后有一个分区的操作，最后合并到磁盘中
- Reduce开始读取磁盘中的数据，首先Shuffle进行一个合并，然后执行reduce任务，处理完的数据写入HDFS中
举个例子:文件中统计单词重复出现的次数
假设有个文件txt文档，有3行，值为：
Mary javk
This is jack
He is mary
mr框架会读取文件中的内容，生成给map处理的key-value集合，生成的数据内容如下
（1，Mary jack）
（8，This is jack）
（16，He is mary）
mr框架生成的key-value的key是每行的首字符在文件中的位置，value是每行的文本
对于上面的每对key-value数据，会交给map处理，本例子是为了获取单词重复的次数，首先需要将单词区分出来，显然，map阶段可以用来干这个事，这样我们map阶段可以有这样的输出，输出的key-value对是每个单词，其中key是单词本身，value是固定值为1
（Mary，1）
（jack，1）
（This ，1）
（is，1）
（jack，1）
（He ，1）
（is ，1）
（mary，1）
map处理后，框架会对Map输出的Key-value数据基于key来对数据进行排序和分组（这过程称为shuffle）,shuffle操作的结果是，将map输出数据中相同Key的value进行合并成列表，生成新的key-value数据，传给reduce。结果数据如下：
（mary,[1,1]）
（jack,[1,1]）
（this,[1]）
（is,[1,1]）
(he,[1])
这样，reduce要做的事情就很简单了，就是将每对key-value数据中的value中的各个元素的值汇总即可，然后写入不同的数据源，提供接口:
He 1
Is 2
Jack 2
Mary 2
This 1
令举一个更为深刻理解的例子：查询全国人口不重名的数量。可以利用shuffle归组这一神操作实现，然后reduce中直接把key写出去，做一个 count++就好了
mapreduce的运行原理：
- 将文件进行分割后，进行map操作.map输出结果放在缓冲区，当缓存区到达一定阈值时，将其中数据溢写到磁盘，然后进行partition, sort, combine操作，这样多次spill（溢写）后，磁盘上就会有多个文件，merge操作将这些文件合并成一个大文件。
- shuffle从map节点拉取数据文件，如果在内存中放得下，就直接放在内存中，每个map对应一块数据，当内存中放不下的话，就直接写到磁盘上.一个map数据对应一个文件，当文件数量达到一定阀值时，开始启动磁盘文件merge，把这些文件合并到一个文件中。 最后，把内存中的文件和磁盘上的文件进行全局merge，形成一个最终端文件，做为reduce的输入文件
mapreduce中的combiner 和partition的区别:Combiner就是在map端先进行一次reduce操作，减少map端到reduce端的数据传输量，节省网络带宽，提高执行效率。
Partition就是将map输出按key分区，送到不同的reduce上去并行执行，提高效率。
Map阶段：首先是读数据，数据来源可能是文本文件，表格，MySQL数据库。这些数据通常是成千上万的文件（叫做shards），这些shards被当做一个逻辑输入源。然后Map阶段调用用户实现的函数，叫做Mapper，独立且并行（每行处理一次，调一次map函数）的处理每个shard。对于每个shard，Mapper返回多个键值对，这是Map阶段的输出。
Shuffle阶段：把键值对进行归类，也就是把所有相同的键的键值对归为一类。这个步骤的输出是不同的键和该键的对应的值的数据流。
Reduce阶段: 输入当然是shuffle的输出。然后Reduce阶段调用用户实现的函数，叫做Reducer，对每个不同的键和该键的对应的值的数据流进行独立、并行的处理。每个reducer遍历键对应的值，然后对值进行“置换”。这些置换通常指的的是值的聚合或者什么也不处理，然后把键值对写入数据库、表格或者文件中。