HDFS 分布式文件系統(tǒng)，存儲(chǔ)海量的數(shù)據(jù)
MapReduce 并行處理框架匪凡，實(shí)現(xiàn)任務(wù)分解和調(diào)度
高擴(kuò)展膊畴，低成本，成熟的生態(tài)圈
設(shè)置環(huán)境變量
修改配置文件
core
map
hdfs
hadoop-env
slaves
hdfs的文件被分成塊進(jìn)行存儲(chǔ)病游，hdfs塊的默認(rèn)大小是64M唇跨，塊是文件存儲(chǔ)處理的邏輯單元
namenode是管理節(jié)點(diǎn)黄选，存放文件元數(shù)據(jù)(文件和數(shù)據(jù)塊的映射表书闸，數(shù)據(jù)塊和數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的映射表)
datanode是hdfs的工作節(jié)點(diǎn)炊甲，存放數(shù)據(jù)塊
datanode定期向namenode發(fā)送心跳信息
二級(jí)namenode定期同步元數(shù)據(jù)映像文件和修改日志
hdfs特點(diǎn)：數(shù)據(jù)冗余捅僵，硬件容錯(cuò)们童；流式的數(shù)據(jù)訪問(wèn)(寫一次拧揽，讀多次)嫌套；存儲(chǔ)大文件
適用性和局限性：適合數(shù)據(jù)批量讀寫座每，吞吐量高狮惜；不適合交互式應(yīng)用奸远，低延遲很難滿足既棺；適合一次寫入，多次讀壤僚选丸冕；不支持多用戶并發(fā)寫相同文件
hadoop namenode -format
hadoop fs -ls /
hadoop fs -put src dst
hadoop dfsadmin -report
MapReduce 分而治之 map分，reduce合并
JOB 分成多個(gè) TASK（MapTask和ReduceTask）
JobTracker 分成TaskTracker(MapTracker和ReduceTracker)
JobTracker：作業(yè)調(diào)度薛窥；分配任務(wù)胖烛、監(jiān)控任務(wù)執(zhí)行的狀態(tài)；監(jiān)控TaskTracker的狀態(tài)
TaskTracker：執(zhí)行任務(wù)诅迷；匯報(bào)任務(wù)狀態(tài)
MapReduce的容錯(cuò)機(jī)制：重復(fù)執(zhí)行佩番；推測(cè)執(zhí)行；
2低斋、Hadoop
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