通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。
通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足，后续及时修改。
整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。
HDFS采用主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的（在最新的Hadoop2.2版本已经实现多个NameNode的配置-这也是一些大公司通过修改hadoop源代码实现的功能，在最新的版本中就已经实现了）。NameNode作为主服务器，管理文件系统命名空间和客户端对文件的访问操作。DataNode管理存储的数据。HDFS支持文件形式的数据。
从内部来看，文件被分成若干个数据块，这若干个数据块存放在一组DataNode上。NameNode执行文件系统的命名空间，如打开、关闭、重命名文件或目录等，也负责数据块到具体DataNode的映射。DataNode负责处理文件系统客户端的文件读写，并在NameNode的统一调度下进行数据库的创建、删除和复制工作。NameNode是所有HDFS元数据的管理者，用户数据永远不会经过NameNode。
文件写入：
1） Client向NameNode发起文件写入的请求。
2） NameNode根据文件大小和文件块配置情况，返回给Client它管理的DataNode的信息。
3） Client将文件划分为多个block，根据DataNode的地址，按顺序将block写入DataNode块中。
文件读取：
1） Client向NameNode发起读取文件的请求。
2） NameNode返回文件存储的DataNode信息。
3） Client读取文件信息。
HDFS作为分布式文件系统在数据管理方面可借鉴点：
文件块的放置：一个Block会有三份备份，一份在NameNode指定的DateNode上，一份放在与指定的DataNode不在同一台机器的DataNode上，一根在于指定的DataNode在同一Rack上的DataNode上。备份的目的是为了数据安全，采用这种方式是为了考虑到同一Rack失败的情况，以及不同数据拷贝带来的性能的问题。
MR框架是由一个单独运行在主节点上的JobTracker和运行在每个集群从节点上的TaskTracker共同组成。主节点负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务分布在不同的从节点上。主节点监视它们的执行情况，并重新执行之前失败的任务。从节点仅负责由主节点指派的任务。当一个Job被提交时，JobTracker接受到提交作业和配置信息之后，就会将配置信息等分发给从节点，同时调度任务并监控TaskTracker的执行。JobTracker可以运行于集群中的任意一台计算机上。TaskTracker负责执行任务，它必须运行在DataNode上，DataNode既是数据存储节点，也是计算节点。JobTracker将map任务和reduce任务分发给空闲的TaskTracker，这些任务并行运行，并监控任务运行的情况。如果JobTracker出了故障，JobTracker会把任务转交给另一个空闲的TaskTracker重新运行。
HDFS和MR共同组成Hadoop分布式系统体系结构的核心。HDFS在集群上实现了分布式文件系统，MR在集群上实现了分布式计算和任务处理。HDFS在MR任务处理过程中提供了文件操作和存储等支持，MR在HDFS的基础上实现了任务的分发、跟踪、执行等工作，并收集结果，二者相互作用，完成分布式集群的主要任务。
Hadoop上的并行应用程序开发是基于MR编程框架。MR编程模型原理：
利用一个输入的key-value对集合来产生一个输出的key-value对集合。MR库通过Map和Reduce两个函数来实现这个框架。用户自定义的map函数接受一个输入的key-value对，然后产生一个中间的key-value对的集合。MR把所有具有相同的key值的value结合在一起，然后传递个reduce函数。Reduce函数接受key和相关的value结合，reduce函数合并这些value值，形成一个较小的value集合。通常我们通过一个迭代器把中间的value值提供给reduce函数（迭代器的作用就是收集这些value值），这样就可以处理无法全部放在内存中的大量的value值集合了。
流程简而言之，大数据集被分成众多小的数据集块，若干个数据集被分在集群中的一个节点进行处理并产生中间结果。单节点上的任务，map函数一行行读取数据获得数据的（k1,v1），数据进入缓存，通过map函数执行map（基于key-value）排序（框架会对map的输出进行排序）执行后输入（k2,v2）。每一台机器都执行同样的操作。不同机器上的（k2,v2）通过merge排序的过程（shuffle的过程可以理解成reduce前的一个过程），最后reduce合并得到，（k3,v3），输出到HDFS文件中。（是不是感觉跟归并的思想是一致的？分治思想）
谈到reduce，在reduce之前，可以先对中间数据进行数据合并（Combine），即将中间有相同的key的对合并。Combine的过程与reduce的过程类似，但Combine是作为map任务的一部分，在执行完map函数后仅接着执行。Combine能减少中间结果key-value对的数目，从而降低网络流量。
Map任务的中间结果在做完Combine和Partition后，以文件的形式存于本地磁盘上。中间结果文件的位置会通知主控JobTracker，JobTracker再通知reduce任务到哪一个DataNode上去取中间结果。所有的map任务产生的中间结果均按其key值按hash函数划分成R份，R个reduce任务各自负责一段key区间。每个reduce需要向许多个map任务节点取的落在其负责的key区间内的中间结果，然后执行reduce函数，最后形成一个最终结果。有R个reduce任务，就会有R个最终结果，很多情况下这R个最终结果并不需要合并成一个最终结果，因为这R个最终结果可以作为另一个计算任务的输入，开始另一个并行计算任务。这就形成了上面图中多个输出数据片段（HDFS副本）。
