Hadoop能够进行大批量数据的离线处理,但是在实时计算上的表现实在是不尽如人意;而Storm就可以担当这部分的角色，今天，就让我们看看关于Storm的精华问答吧。
1Q：hadoop发展史
A：
2Q：Hadoop 有哪些优点？
A：Hadoop 是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算的平台。用户可以轻松地在 Hadoop 发和运行处理海量数据的应用程序。其优点主要有以下几个：
(1) 高可靠性 ： Hadoop 按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
(2) 高扩展性 ： Hadoop 是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以干计的节点中。
(3) 高效性 ： Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
(4) 高容错性 ： Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分。
(5) 低成本 ： 与一体机、商用数据仓库以及 QlikView、 Yonghong Z- Suites 等数据集市相比，Hadoop 是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。
Hadoop 带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 linux 生产平台上是非常理想的， Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。
3Q：Hadoop框架中最核心的设计
A：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。
4Q：HDFS的架构
A：主从结构
•主节点， namenode
•从节点，有很多个: datanode
namenode负责：
•接收用户操作请求
•维护文件系统的目录结构
•管理文件与block之间关系，block与datanode之间关系
datanode负责：
•存储文件
•文件被分成block存储在磁盘上
•为保证数据安全，文件会有多个副本
Secondary NameNode负责：
合并fsimage和edits文件来更新NameNode的metedata
5Q：Hadoop中的RPC机制
A：同其他RPC框架一样，Hadoop RPC分为四个部分：
（1）序列化层：Clent与Server端通信传递的信息采用了Hadoop里提供的序列化类或自定义的Writable类型；
（2）函数调用层：Hadoop RPC通过动态代理以及java反射实现函数调用；
（3）网络传输层：Hadoop RPC采用了基于TCP/IP的socket机制；
（4）服务器端框架层：RPC Server利用java NIO以及采用了事件驱动的I/O模型，提高RPC Server的并发处理能力。
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真香，朕在看了！
