什么是Hadoop？
搞什么东西之前，第一步是要知道What（是什么），然后是Why（为什么），最后才是How（怎么做）。但很多开发的朋友在做了多年项目以后，都习惯是先How，然后What，最后才是Why，这样只会让自己变得浮躁，同时往往会将技术误用于不适合的场景。
Hadoop框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS。MapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。
MapReduce从它名字上来看就大致可以看出个缘由，两个动词Map和Reduce，“Map（展开）”就是将一个任务分解成为多个任务，“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。这不是什么新思想，其实在前面提到的多线程，多任务的设计就可以找到这种思想的影子。不论是现实社会，还是在程序设计中，一项工作往往可以被拆分成为多个任务，任务之间的关系可以分为两种：一种是不相关的任务，可以并行执行；另一种是任务之间有相互的依赖，先后顺序不能够颠倒，这类任务是无法并行处理的。回到大学时期，教授上课时让大家去分析关键路径，无非就是找最省时的任务分解执行方式。在分布式系统中，机器集群就可以看作硬件资源池，将并行的任务拆分，然后交由每一个空闲机器资源去处理，能够极大地提高计算效率，同时这种资源无关性，对于计算集群的扩展无疑提供了最好的设计保证。（其实我一直认为Hadoop的卡通图标不应该是一个小象，应该是蚂蚁，分布式计算就好比蚂蚁吃大象，廉价的机器群可以匹敌任何高性能的计算机，纵向扩展的曲线始终敌不过横向扩展的斜线）。任务分解处理以后，那就需要将处理以后的结果再汇总起来，这就是Reduce要做的工作。
Hadoop解决两个问题海量数据存储、海量数据分析
提供了一个可靠的共享存储和分析系统，HDFS(Hadoop Distributed File System)实现存储，MapReduce实现分析处理。这两块是Hadoop的核心。
Hadoop具有最大化利用内存、最大化利用磁盘、最大化利用CPU的特点。
Hbase：nosql数据库，最大化利用内存。
HDFS：架构设计原则（最大化利用磁盘）:
Block（文件块）：一个文件分块默认64M。
NameNode：保存文件系统的目录信息，读取信息。数据节点很多时，容易成为系统的瓶颈，避免这个问题，实现NameNode一般都保存到内存中，同事持久化一部分信息在磁盘上，以备数据丢失。
DataNode：用于存储Block。
HDFS的HA策略：2.x开始hadoop支持namenode的active-standy模式，宕机时standy切换成active模式为整个应用提供服务。
MapReduce：
最大化利用CPU，分析处理大规模的数据集
通过图片可以简单了解，将同一操作，放在相当于多台处理器上并行执行，每个处理器执行1部分执行后，在将结果汇总在一起，这样减少了很多的时间。
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