0开始之前，我觉得有必要结合所见所学，说说大数据时代下的背景。
首先，对于数据，我们一个是要保存它，二个是要处理它。怎么做呢？很简单，用计算机呗。像一般我们熟知的家用电脑，什么号称高性能的游戏本，对于大多数人处理生活中的数据已经是绰绰有余了，为什么？因为这个数据量只是限于“家用”“个人”，说白了就是规模太小了。然而我们换个地方，我们来统计一下某一个高速路收费站，某一天所有车流量的信息（车牌号，户主等等），成百上千的数据？可以，那我们换成某个市的呢？我们再换成全国的呢？甚至把一天的换成一个星期，一个月的呢？那就恐怖了，根据网上信息，2016年7月份，全国高速公路，光是客车流量就已经高达39073万辆次，更别说加上你家的小轿车。好了，我们现在怎么存储这些数据呢，用你家电脑的硬盘？恐怕会炸的，那换更个大的硬盘？500G？5000G?50000G?先别说你买不买得起，就说你有没有这种硬盘可能都是问题。所以，靠原始思路，单纯的扩充存储容量，无论从科技技术还是经济效益来讲都是不可行的。我们的处理器，CPU，也是同理，打打小游戏估计可以，处理这么大的数据的话，还是得另想办法了。
怎么办？这就是我们Hadoop框架出现的意义了，为规模庞大的数据处理提供了可能性。我个人理解，它的核心思想就是化整为零，并行计算！也就是我们说的“分布式”。简单说来，你500G的硬盘可以有，那我两个250G的硬盘加起来还不是500G；你50000G的硬盘可能找不到，但是我能找到100个500G的硬盘啊。处理数据同理，计算 1*2+3*4 ，你可以一个人算，我也可以先找个人算1*2，再让另外个算3*4，最后汇总加上，结果是不是相同呢？这就是简单的对Hadoop框架的理解。
HDFS
HDFS，是一种，工头指挥一群工人干活的文件系统，大多应该都是是 主/从 （Master/Slave）架构，像我们配置的主节点的有NameNodes，从节点有DataNodes。我们工头NameNodes负责调度，各个DataNodes就负责干活。另外还有一个叫做Secondary NameNode，都简单说说我的理解。
1.NameNodes
顾名思义，名称节点，它就相当于整个班的花名册，但是存的东西更多，包括整个文件系统的东西的信息、文件、结构。比如a数据节点在这个地方，存了xxxx；b数据节点在那个地方，存了xxxx... ...现在要让某数据节点干活，一个一个的找？太蠢了，直接翻花名册呗。NameNodes还监管着文件系统的常用操作，创建文件，重命名文件等。所以我们在使用文件系统时，几乎都是先和这东西打交道的，这也是为什么它被放在主节点的原因。
2.DataNodes
顾名思义，数据节点，这就是我们真正存数据的地方，并且都有单独的计算能力，可以理解为一台简化的电脑（显示屏用不着，键盘鼠标等都用不着）。我们一旦从NameNodes那儿知道了各个DataNodes的具体信息，我们就不再和NameNodes打交道，而直接向DataNodes操作，NameNodes再实时记录这些变化。
3.Secondary NameNode
依旧顾名思义，第二个NameNode，第二个名称节点，干啥的呢？假如你的NameNodes歇火了怎么办？特别是搞金融、个人信息的，一不小心就是分分钟几千万上下的损失，干着急吗？这SecondaryNameNode就可以说是一种预防措施之一，它虽然并不像NameNodes一样实时记录各节点变化，但是它是NameNodes的一种快照，他会与NameNodes进行通信，如果NameNodes发生问题，Secondary NameNode可以及时地作为备用NameNode使用。如果集群庞大，它会部署在一个单独的服务器上（我们那三个节点就... ...算了算了）。
稍微说说Hadoop的“预防措施”：
数据丢失，机器故障这些谁都说不准，最好的做法只能未雨绸缪，怎么办？数据备份，你想备份多少备份多少（HDFS默认的是3份来着），如果实在倒霉得一次性数连备份都丢完了，那怎么办？赔钱呗。具体是怎么备份的，可以去网上找找，我现在理解的还不够。
MapReduce
MapReduce，这个就不能直译了，它是一种编程模型 ，其实是由两个部分，map和reduce组成。如刚才所说，HDFS有 和Master和Slave的区分（其实现在应该是Master和Worker），其中干活的是Slave。而Slave有很多很多台，更有具体的分工，也就是Map和Reduce。
1.Map
简单说就是执行我们规定的函数的地方。 再拓宽来讲，首先Master把具体的job细分，扔给执行Map的Slave，我们想要对数据进行处理的函数模型就是在Map中。
2.Reduce
这个说白了就是统计结果的东西。Map干完活了，零零散散的结果你直接扔给Boss吗？怕不是要一巴掌打死你。Map得到结果后扔给Reduce，Reduce汇总统计后，才会再得出最终的答案。
For Example:
全班60个人，其中班委8个人，我们来统计全班的平均身高：
1. 老师让8个班委中的6个人来算各个小组的平均身高，2个人来汇总
2. 老师把60个人分成了6组，分别给6个班委统计，每个班委统计10个人
3. 6个班委分别得出了每10个人的平均身高，再提交给2个负责统计的同学
4. 2个统计的同学得出全班平均身高
最后，MapReduce就是一种分而治之的数据处理理念。但是实际情况肯定复杂得多，我所说的的只是简单的核心流程。
如果有理解错误的地方，欢迎随时在下方评论。（￣︶￣）↗
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