Hadoop理解

作为分布式系统而言，有两个重要内容（当然还有其它的内容，这里仅仅讨论hadoop的核心）：分布式存储和分布式计算。

分布式存储的原理：将一个大文件划分成若干部分，存储到不同的节点上（副本存储）。
好处：1）由于有副本存储，某个节点的down机不会影响到整个集群的使用，数据还是可以保证完整性的；
      2）大文件划分小文件存储，这样便于后面的处理。这是因为计算节点（存储节点是同一个概念）可以处理这一部分数据，多个
     计算节点可以并行处理。
整个来讲，HDFS的原理比较容易读，本质上讲，它是一个文件系统，只不过是分布式的，你也完全写一个简单的分布式文件系统出来的，只要你想做。

在讲分布式计算之前，我们来考虑一个问题，假设我们想完成一个任务：统计文章中哪些词出现的概率比较大。你会怎么做呢？

1.如果数据量小的话：
  1）一个文件一个文件地读；
  2）建立一个hashmap，key就是单词，value是频率；
  3）如此循环。
 
2.如果数量大的话：
  你会将这些文件分成若干部分，放到N台机器上并行运行，然后结果再合并。
 
  问题:1）文件的分配，一个个复制吗？
       2）结果合并，容易吗？
  
所以，出现了分布式计算框架，它要解决的问题就是上面的两点。
第1）点已经解决了，因为文件本身就是存储在不同的计算节点上的；
第2）其实包含了几个部分：
      a）文件的打开与读取（Hadoop是一行一行的读）;
  b）中间结果的保存（也是存储到文件中去）；
  c）中间结果的合并和输出（最终结果存储到文件中去）。
 
你会发现，它的设计思想就是这么简单。然而要设计一个分布式系统框架，还是有很多事情要考虑的，这一点需要自己去体会。