由于所做的银行项目与大数据有关，所以个人学习下hadoop的知识，希望能对大数据有所了解，不喜勿喷，哪里有不对的希望大神指点
Hadoop百度百科：
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
Hadoop其实只是一种数据处理的框架，具体去处理什么问题，不是平台本身决定的。
hadoop的出现时源于现实中存储和需要分析的数据的激增，最终要解决什么问题是看使用者要解决什么问题。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
基础知识：
如今是大数据时代，而且学习大数据都会先学习Hadoop，因为它是目前世界上最流行的分布式数据处理框架。
Hadoop的核心是YARN,HDFS,Mapreduce,常用模块架构如下
HDFS：
HDFS是一个分布式文件系统，在HDFS上写文件的过程与我们平时使用的单机文件系统非常不同，从宏观上来看，在HDFS文件系统上创建并写一个文件，流程如下图来自《Hadoop：The Definitive Guide》一书）所示：
具体过程描述如下：
1.Client调用DistributedFileSystem对象的create方法，创建一个文件输出流（FSDataOutputStream）对象
2.通过DistributedFileSystem对象与Hadoop集群的NameNode进行一次RPC远程调用，在HDFS的Namespace中创建一个文件条目（Entry），该条目没有任何的Block。
3.通过FSDataOutputStream对象，向DataNode写入数据，数据首先被写入FSDataOutputStream对象内部的Buffer中，然后数据被分割成一个个Packet数据包。
4.以Packet最小单位，基于Socket连接发送到按特定算法选择的HDFS集群中一组DataNode（正常是3个，可能大于等于1）中的一个节点上，在这组DataNode组成的Pipeline上依次传输Packet。
5.这组DataNode组成的Pipeline反方向上，发送ack，最终由Pipeline中第一个DataNode节点将Pipeline ack发送给Client。
6.完成向文件写入数据，Client在文件输出流（FSDataOutputStream）对象上调用close方法，关闭流。
7.调用DistributedFileSystem对象的complete方法，通知NameNode文件写入成功。
Mapreduce
源自于谷歌的MapReduce论文，用以进行大数据量的计算，它屏蔽了分布式计算框架细节，将计算机抽象成map和reduce两部分。
HBASE（分布式列存数据库）
源自谷歌的Bigtable论文，是一个建立在HDFS之上，面共享列的针对结构化的数据可伸缩，高可靠，高性能分布式和面向列的动态模式数据库。
zookeeper
解决分布式环境下数据管理问题，统一命名，状态同步，集群管理，配置同步等。
yarn分布式资源管理器
Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的Hadoop资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率,资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
YARN最初是为了修复MapReduce实现里的明显不足，并对可伸缩性（支持一万个节点和二十万个内核的集群）、可靠性和集群利用率进行了提升。YARN实现这些需求的方式是，把Job Tracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分成了两个独立的服务程序——全局的资源管理（RM）和针对每个应用的应用 Master（AM），这样一个应用要么是传统意义上的MapReduce任务，要么是任务的有向无环图（DAG）。
YARN从某种那个意义上来说应该算做是一个云操作系统，它负责集群的资源管理。在操作系统之上可以开发各类的应用程序，例如批处理MapReduce、流式作业Storm以及实时型服务Storm等。这些应用可以同时利用Hadoop集群的计算能力和丰富的数据存储模型，共享同一个Hadoop 集群和驻留在集群上的数据。此外，这些新的框架还可以利用YARN的资源管理器，提供新的应用管理器实现。
YARN的核心思想 将JobTracker和TaskTacker进行分离，它由下面几大构成组件：
a. 一个全局的资源管理器 ResourceManager
b. ResourceManager的每个节点代理 NodeManager
c. 表示每个应用的 ApplicationMaster
d. 每一个ApplicationMaster拥有多个Container在NodeManager上运行
此文章是在今日头条上找的，拿过来自己先认识下Hadoop是什么，都有什么，用来做什么的。
