前言：Hadoop体系核心大多源自Google的思想，里面的思想的确很精彩！比如分布式计算，云的思想等，比起其他简单技术，更使得我想写这文章，
虽然这个东东在一般公司不可能用到！
首先由于hadoop是分布计算、存储的东四，所有组件其实都是构建在Hadoop集群的基础之上，所有玩hadoop，比先说这个。。
1.namenode&2nd namenode，类似master，但不是纯数据的，是个*协调器的作用，可惜是单点的，不过有ZooKeeper----后面介绍下
2.datanode，类似slave，存放数据的节点
3.jobtracker，不管是java弄的还是其他脚本弄的东四，都用job表示，再转为MR运行的，一般跟在name上面
4.tasktracker，就是对job的分解任务了，分布在每个数据节点上
由于hadoop是建立在java体系的，所以有一堆配置的风格（或者说是Liunx风格）。所以hadoop环境变量配置和core、hdfs、MR三个配置文件是要的，
而在Linux下运行，其实主要也是一堆命令和配置了，还有ssh也是必备的等。不过上面所有事情主要还是应该算DBA&运维的事。。。
还有个Hadoop里面提供他系统内部的类似Linux的命令给用户交互，当然Eclipse也有插件可以直接图形操作的，只是一般也没啥用。
好了，再说Hadoop的两大基础核心：HDFS&MR
1.HDFS：这是分布式的文件系统，独立于附属系统（Linux等）的一个文件管理，有点像关系型数据库文件系统，但它能保存和管理任何文件，包括hbase的文件和其他任何类型文件。
而且是完全分布式的，也提供很好的可靠性机制，什么事务日志和镜像等概念，还有只写的，分小块存储（这个有点像mysql的分块思想）---可能因为这个才适合hbase的BigTable思想。
这里给个图---其实里面很多是旧思想
里面还有提供java的API，以方便一些像直接可以用java操作里面文件。
2.MR(MapReduce):这个的核心思想其实就是算法里的分而治之的先分再合处理来的。这个对于pig&hive等里面都用到它，当然用的比较多可能还是java的程序，
这里就没什么好多说的，其实对开发而言，这个用在计算的代码会比较多就是了。当然地，里面是job和task的协调，同时也提供web界面管理支持。
再者就是几个扩展组件：
1.Hbase（HadoopDataBase），说的这个，起初知道Hadoop的时候，以为像Mysql，各种组件组拼，然后是分布式集群的设置实用，但深入后，发觉有N大不同。。其实就跟Hbase也很不一样。
因为Hbase是很出名的nosql之一，支持一点类sql的HQL。再者是Mysql是行市存储，而Hbase是基于列式存储的，（其实是伪列式，里面先用了KV的行设计杂交的，其中kv是像网络的帧哦。）
而列式存储，可以较好保存相同类型数据，所以压缩率很高，也所以读取的IO性能高N多，而且其在数据分析的属性、维度方面是很方便的。再就是其是非事务性（后来版本不知）的只插入的，
很高效写，而且其插入是根据时间的（时间戳），所以很适合做数据分析决策。还有一点提下，就是其里面其实也是用了B+树的增删查，又是树的优势啊。。呵呵~
当然里面也是N复杂，如辅助索引，还有什么HRegion（Server）、 MemStore和FileStore原理等等。可能我理解还不深入，感觉Hbase的直插入日志方式和SVN等一个思想。。。
2.Pig（猪），hadoop客户端，直接有类似sql的pig语言、脚本等直接给MR任务去调用，免去java的调用方式
3.Hive（蜜蜂），数据仓库工具，支持简单的sql（叫HiveQL）查询，像是SQL映射到MR，也可用shell直接调用MR得到结果。还能结合JDBC/ODBC接口
4.Zookeeper（动物园管理者），协调节点层面的操作，如节点故障处理，单点失效切换等。注：和jobtracker处理MR层面的不同的。
5.sqoop（？？），和关系型数据库交互的
6.Avro（鹰），数据序列化工具，如序列化java对象数据等
7.Chukwa（乌龟），提供数据采集&分析用的，如日志的采集、分析，定时、周期性。
总结：由于Hadoop的分布式原理，可以支持无限扩展性能需求，难怪google的处理能力那么强！说道这个，还得提下分布是对加密解密的事。
对于像RSA这样的，源自数论里的素数分解在时间上不对称原理，以前的几乎不可能，其实分布式计算应该也是可以很快破解（分解因式）出来的。。
只是hadoop就像云技术，很浮云啊，也很杯具。真正所谓大数据，里面涵盖真的太多东东了，像数据仓库、数据分析与设计、还有那个云技术也是。
虽然以前有过公司想用hadoop，不过没多少小公司会用到，估计我以后去的公司也恐怕没什么机会用到。。。o(︶︿︶)o 唉
这里插个小故事（有点被白老鼠感觉）：记得不久前，也是个面试，一小公司（感觉）就说有钱！让我带（招）几个人搞个云平台，去！虽说云技术思想没啥特别，但要实现起来那可怎不是盖的~
而且目前只听说国内有阿里、百度那个级别的才。。。技术都不算什么，哪怕是用什么openstack之类的，就像电商一样（现都没啥技术含量了），关键有人会用你的云平台、云服务吗？
想我去带领几个人就------只能说啥人都有，也可能是我能力真的。。。撑死胆小的吧~~~
最后回来，其实简单使用的话（高级可能连各主件都要代码调用的！），hadoop跟我们交互最多还 存储（hbase）和计算（MR）。这个要求很好分辨实用场景！而且像其他非关系型数据库（如mongodb、redis等）一样，
必须知道其特性，然后适合用哪个、在哪里和怎么用是主要。。一句话得看场景！
PS，写了一堆，mysql没写成，却写完这个了，写文章有点好精力，之后一段时间，除了不全那个Android的，应该都不再怎么写文章。
因为总结的写得差不多，细化的要写那就真耗时间了，网上一大堆什么系列的，而且关键的细节还是要工作中去实践，并且我还是喜欢看的多。。。哈哈