Hadoop是适合大数据的分布式存储与计算平台，分布式存储即HDFS(Hadoop Distributed File System),计算平台即MapReduce。Hadoop是分布式存储数据，在存储过程中会有数据通过网路进行传输，会受到带宽等方面的限制，因此如果在小数据规模下使用Hadoop，很可能并不如当前的解决方法效率高，因此Hadoop适合大数据的规模。
当前额Hadoop存在各种版本，Apache，Cloudera，Yahoo等都有相关版本，在后续的学习过程中，均使用Apache版本1.1.2。
Hadoop的两大核心组成：HDFS和MapReduce。HDFS是分布式文件系统，用来存储文件，MapReduce是计算框架，通过并行计算来提高计算效率，MapReduce读取HDFS中数据进行计算，计算结果再保存到HDFS中。
HDFS是主从式架构，主节点只有一个，即NameNode，从节点可以有很多个，即多个DataNode。主节点namenode负责接收用户的操作请求，HDFS是分布式文件系统，用户可以在HDFS上创建文件夹，移动删除文件，上传文件等等，这一系列的操作请求都由NameNode进行接收。namenode还可以维护文件系统的目录结构，并且管理文件与block块之间的关系，block与datanode之间的关系。在HDFS中存储文件是以block块为单位的进行存储的，那么一个文件如果分成若干块，那么当我们需要读取这个文件时，我们又怎么知道这些快之间的顺序呢？所以datanode就在为我们记录着这些block块与文件之间的关系。从节点datanode负责存储文件，一个很大的文件被分成若干block块存储，这些block块就存储在datanode上，所以datanode上存储文件分成的block块在磁盘上，并且为了保证数据的安全性，通常文件会有很多个副本，即拷贝很多个文件备份来防止文件丢失。这就是主从式的HDFS。
MapReduce也是主从式架构，和HDFS一样，只有一个主节点，即JobTracker，同时有很多个从节点，即TaskTracker。与HDFS类似，主节点JobTracker接收用户提交的计算任务，并且把计算任务分配给TaskTracker去执行，同时监控TaskTracker的执行情况。而TaskTracker负责执行TaskTracker分配的计算任务。JobTracker和TaskTracker就相当于我们软件开发过程中的项目经理和程序员的关系，项目经理就相当于JobTracker，负责和用户商谈需求分析，将用户的需求收集起来，并且把任务分配给程序员去实现。而程序员就是TaskTracker，去完成JobTracker分配的任务，同时JobTracker（项目经理）会监控TaskTracker(程序员)的执行情况，当TaskTracker(程序员)完成一项任务时，以便及时的收回任务并分配新的任务。
下面来介绍Hadoop特点：1.扩容能力强。能够可靠地存储和处理PB级别数据。2.成本低。Hadoop通过分布式集群来处理数据，对于服务器集群中的机器要求不高，而且服务器集群的数量可以达到上千台，一般的计算机小型机即可，所以成本是很低的。3.高效率，Hadoop的高效率是通过分布式计算来体现的，在多个节点上并行的进行计算使得处理速度非常快。4.可靠性。Hadoop的存储过程中，会产生很多副本，这就保证了数据的安全性。并且Hadoop能够自动的维护这些副本，在任务失败后能够自动的重新部署计算任务。
无论是HDFS还是MapReduce中，主节点和从节点多的物理机器是没有什么区别的。之所以区分开朱从节点，是通过该机器上运行的进程来区分，如果在运行JobTracker和NameNode进程，那么这个机器就是主节点，反之如果运行的DataNode和TaskTracker，那么这个机器就是从节点。Hadoop的执行就是一个个的Java进程在执行。