不管你知不知道大数据，大数据时代已经到来，技术人员早先人一步开始研究大数据技术，而普通受众在坐等大数据技术带来的成果。而普通人和伟人的一大区别就是，一个坐享其成，而另一个主动探索科技领域。

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　　Hadoop的本质就是一个分布式存储框架。

　　一个在分布式计算环境下，用来计算大量结构化和非结构化数据的开源软件平台。其计算原理是：hadoop将大量数据分解成较小的可控的数据块，然后分发到各个计算机中，并发送一个作业代码，来追踪数据的位置，一旦各个计算机完成了分布式计算任务，数据会被收集起来组成一个综合的数据结果集。

　　Hadoop生态系统关键的有两个： HDFS 和MapReduce。

　　HDFS是一个分布式文件系统。分布式文件系统就是基于主从结构的，存储与链接文件的方法。文件存储在一个或多个中心服务器上，如果授权信息正确，文件就可以被任何一个客户端访问。

　　HDFS是基于集群设计的。一个集群就是一些相连的节点。每个集群都有一个唯一的Namenode主服务器和若干个附属的Datanode . Namenode存放了所以文件目录。

　　MapReduce 是hadoop的计算引擎。将任务分解到多个服务器进行处理，并将结果整合到一起，它本身是一个高性能的并行或分布式的数据处理模型。通俗一点说，经过编写程序，它可以同时使用多个分布式处理器，对大量的非结构化数据进行处理。

　　MapReduce使用 Map(映射)和 Reduce(归纳)。Map 将一个任务分给各个系统进行处理，使得负载均衡并且在出错时进行恢复。Reduce 是将所有的元素进行整合，形成结果。这两个组合的好处是不会破坏原始数据，但却可以输出新的数据结构。

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