一：Hadoop的相关概念 1、Hadoop是一个基于java语言的MapReduce框架。 2、Hadoop的改进： a、Hadoop Streaming--任何命令行脚本都可以通过Streaming调用MapReduce框架。 b、Hadoop Hive：Apache Hive可以把海量数据集放入数据仓库中，用户可以编写类似SQL语句的Hive查询语句来查找数据，Hive引擎把Hive查询语句透明的转换为底层MapReduce任务来执行，高级用户可以使用Java语言来编写用户自定义函数（UDF）。Hive也支持标准的ODBC、JDBC数据库驱动。Hive还可以用来开发商业智能分析程序去处理分析存放在Hadoop中的数据。 c、Pig：过程性语言,是一种探索大规模数据集的脚本语言。用于描述数据流的语言，称为 Pig latin. d、HBse：一个在HDFS上开发的面向列的分布式数据，可以实时的随机访问超大规模数据集。粗体 3、刚开始的时候，Hadoop系统只能做到用户提交任务之后，以先进先出的模式在集群上执行任务。为了解决这样的问题，Hadoop中出现了更加复杂的任务调度器：公平调度器，计算能力调度器。 4、Hadoop 2.x 相较于 1.x解决了扩展性问题。 二：MapReduce编程模型简介 5、MapReduce模型有两个彼此独立的步骤，这两个步骤都是可以配置并需要用户在程序中自定义。 Map：数据初始读取和转换步骤，在这个步骤中，每个独立的输入数据记录都进行并行处理。 Reduce：一个数据整合或者加和的步骤。在这个步骤中，相关联的所有数据记录都要放在一个计算节点来处理。 6、Hadoop系统中的MapReduce核心思路： a、将输入的数据在逻辑上分割成多个数据块，每个逻辑数据块被Map任务单独处理。 b、数据块处理后所得结果会被划分到不同的数据集，且将数据集排序完成。 c、每个经过排序的数据集传输到Reduce任务进行处理。 7、一个Map任务可以在集群的任何节点上运行，多个Map任务可以并行的运行在集群上。Map任务的主要作用是把输入的数据记录转换为一个个键值对。所有Map任务的输出数据都会进行分区，并且将每个分区的数据排序。每个分区对应一个Reduce任务。 三：Hadoop系统的组成 8、Hadoop 1.x守护进程 a、名称节点（NameNode）：维护存储在HDFS上的所有文件的元数据。 b、数据节点（DateNode）：把真正的数据块存放在本地硬盘上，这些数据块组成了保存在HDFS上的每个文件。 c、作业跟踪器（JobTracker）：负责一个任务的整个执行过程。调度各个子任务到各自的计算节点运行，时刻监控任务运行和计算节点的健康情况，对失败的子任务进行重新调度。 d、任务跟踪器（TaskTracker）：运行在各个数据节点上，用来启动和管理各个Map/Reduce任务，与作业跟踪器进行通信。 9、Hadoop系统任务分工（1.x）： 主节点（Master）：NameNode/Secondary NameNode/JobTracker 从节点（Save）:DateNode/TaskTracker 10、HDFS系统提供一个统一的文件系统命名空间，用户就像使用一个文件系统一样来存取集群节点上的数据。

11、Hadoop文件的本质是块存储，有3个备份，存储在数据节点上。 12、Hadoop借助一个单独配置的网络拓扑文件实现机架感知能力，这个网络拓扑文件配置了机架到计算节点的域名（DNS）名称之间的映射。 13、名称节点上的关键文件： a、fsimage:保存了最近的一次检查点的HDFS系统元数据的持久化状态信息。 b、edits：保存了最近的一次检查点之后到现在的HDFS系统元数据的状态变化信息。 c、fstime：保存了最近一次检查点的时间戳。 14、任务跟踪器（TaskTracker）:接收MapReduce和shuffle这些操作任务的请求，任务跟踪器接受到一个来自作业跟踪器的请求之后，就会启动一个任务，任务跟踪器会为这个任务初始化一个新的JVM。 15、作业跟踪器（JobTracker）:启动和监控MapReduce作业。 四：Hadoop 2.x （YARN）： 16、组成：全局资源管理器，节点管理器，针对每种应用程序的应用程序管理器，调度器，容器 17、一部分CPU内核和一部分内存构成了一个容器。一个应用程序运行在一个容器内，应用程序管理器的一个实例会向全局资源管理器请求获取资源。调度器会通过每个节点的节点管理器来分配资源（容器）。节点管理器会向全局资源管理器汇报每个容器的使用情况。 18、集群节点与容器之间的关系是：一个节点可以运行多个容器，但一个容器只能运行在一个节点之内。 19、Hadoop 2.x 解决了原先只能使用MapReduce框架的问题，现在可以在2.x系统上运行更多的框架。