一：课程结构
二：hadoop是什么
hadoop是适合大数据的分布式存储与计算的平台
三：数据的分布式存储
四：hadoop中的概念
在分布式存储系统中，分散在不同节点中的数据可能属于同一个文件，为了组织众多的文件，把文件可以放到不同的文件夹中，文件夹可以一级一级的包含。我们把这种组织形式称为命名空间（namespace）。命名空间管理着整个服务器集群中的所有文件。
集群中不同的节点承担不同的职责。负责命名空间职责的节点称为主节点（master node），负责存储真实数据职责的节点称为从节点（slave node）。主节点负责管理文件系统的文件结构，从节点负责存储真实的数据，称为主从式结构（master-slaves）。用户操作时，应该先和主节点打交道，查询数据在哪些从节点上存储，然后再从从节点读取。在主节点，为了加快用户访问的速度，会把整个命名空间信息都放在内存中，当存储的文件越多时，那么主节点就需要越多的内存空间。在从节点存储数据时，有的原始数据文件可能很大，有的可能很小，大小不一的文件不容易管理，那么可以抽象出一个独立的存储文件单位，称为块（block）。数据存放在集群中，可能因为网络原因或者节点硬件原因造成访问失败，最好采用副本（replication）机制，把数据同时备份到多台节点中，这样数据就安全了，数据丢失或者访问失败的概率就小了。
五：hdfs2的架构
负责数据的分布式存储
主从结构
主节点，可以有2个: namenode
从节点，有很多个: datanode
namenode负责：
接收用户操作请求，是用户操作的入口
维护文件系统的目录结构，称作命名空间
datanode负责：
存储文件
六：yarn的架构
资源的调度和管理平台
主从结构
主节点，可以有2个: ResourceManager
从节点，有很多个: NodeManager
ResourceManager负责：
集群资源的分配与调度
MapReduce、Storm、Spark等应用，必须实现ApplicationMaster接口，才能被RM管理
NodeManager负责：
单节点资源的管理
七：mapreduce的架构
依赖磁盘io的批处理计算模型
主从结构
主节点，只有一个: MRAppMaster
MRAppMaster负责：
接收客户提交的计算任务
把计算任务分给TaskTrackers执行，即任务调度
监控TaskTracker的执行情况
八：hadoop的特点
扩容能力（Scalable）：能可靠地（reliably）存储和处理千兆字节（PB）数据。
成本低（Economical）：可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据。这些服务器群总计可达数千个节点。
高效率（Efficient）：通过分发数据，hadoop可以在数据所在的节点上并行地（parallel）处理它们，这使得处理非常的快速。
可靠性（Reliable）：hadoop能自动地维护数据的多份副本，并且在任务失败后能自动地重新部署（redeploy）计算任务。