Hadoop是Google的集群系统的开源实现
-- Google集群系统：GFS（Google File System），MapReduce，BigTable
-- Hadoop主要由HDFS(Hadoop Distributed File System Hadoop分布式文件系统) MapReduce和HBase组成
-- Hadoop的初衷是为了解决Nutch的海量数据爬取和存储需要
-- Hadoop与2005年秋天作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入Apache基金会


适用范围
-- 数据仓库和离线数据分析MPP Hadoop/HBase
-- 大规模在线实时应用（单行事务处理能满足的场景）（HBase）


NameNode（NN）
-- NameNode主要功能：接受客户端的读写服务
-- NameNode保存metadate信息包括
* 文件ownership和permission
* 文件包含哪些块
* Block保存在哪个DataNode（由DataNode启动时上报）
-- NameNode的metadate信息在启动后会加载到内存
* metadata存储到磁盘文件名为fsimage
* Block的位置信息不会保存到fsimage，会保存到内存中
* edits记录对metadata的操作日志


SecondaryNameNode(SNN)
-- 他不是NN的备份（但可以做备份），它的主要工作是帮助NN合并edits log，减少NN启动时间
-- SNN执行合并的时机
* 根据配置文件设计的时间间隔fs.checkpoint.period 默认3600秒
* 根据配置文件eidits log大小fs.checkpoint.size规定edits文件的最大值默认是64MB
* 合并流程
DataNode(DN)
-- 存储数据
-- 启动DN线程的时候会向NN汇报block信息
-- 通过向NN发送心跳保持与其联系（3秒一次），如果NN 10 分钟没有收到DN的心跳，则认为是lost，
并copy其上的block到其它的DN
Block的副本放置策略
-- 第一个副本：放置在上传文件的DN如果是集群外提交，则随机挑选一台磁盘不太满，CPU不太忙的节点
-- 第二个副本：放置在与第一个副本不同的机架上的及节点
-- 第三个副本：放置在同第二个副本相同机架上的节点


HDFS读流程
-- 文字描述
HDFS Client 通过DistributeFileSystem的open方法去访问NameNode，NameNode通过getBlockLocations
获取得到文件的位置信息。当HDFS Client获取得到block存在于哪一台服务器上的时候，就通过FSDataInputStream
从DataNode上读取block的数据，最后读完数据，FSDataInputStream会close，关闭IO流。
HDFS写流程
-- 文字描述
HDFS Client通过DsitributeFileSystem的create方法去告诉NameNode，该文件名是什么，文件大小是多少，拥有者
是谁。NameNode会根据文件的大小来计算，应该切多少个block。然后，NameNode就会将这些数据信息返回。
接着，HDFS Client就会调用FSDataOutuputStream的weite方法在其中的一个DataNode上写入一个block，然后，DataNode
会根据block的存放的策略，开启一个线程在其他的一个DataNode复制，完成写的操作之后，就会执行流的关闭。
最后DistributedFileSystem会调用complete函数，告诉NamaNode已经完成工作。


HDFS文件权限
-- 与Linux文件权限类似
r--read; w--write;x--execute,权限对于文件忽略，对于文件夹表示是否允许访问其内容。
-- 如果Linux系统用户zhangsan使用hadoop命令创建一个文件，那么这个文件在HDFS中owner就是zhangsan。
-- HDFS的权限目的：阻止好人做错事，而不是阻止坏人做坏事。HDFS相信，你告诉我你是谁，我就认为你是谁。
说白了，就是不做密码的认证。


安全模式
-- 当Hadoop处于安全模式的时候，是不能对文件进行操作的，包括读取数据也是不行的。只能够查看目录。 上传文件也不行。
-- 一旦在内存中成功建立文件系统元数据的映射，则创建一个新的fsimage文件（这个操作不需要SecondaryNameNode）
和一个空的编辑日志
-- 此刻NameNode运行在安全模式，即namenode的文件系统对于客服务器端来说是只读的。
（显示目录，显示文件内容等。写，删除，重命名都会失败）。
-- 在此阶段NameNode收集各个datanode的报告，当数据块达到最小副本数以上时，会被认为是安全的，在一定的比例的数据块
被确定为安全后，再过若干时间，安全模式结束。
-- 当检测到副本数不足的数据块时，该快会被复制知道达到最小副本数，系统中数据块的位置并不是nanenode维护的，
而是以块列表形式存储在datanade中。

-- 一般启动Hadoop或者重启Hadoop的时候就会进入安全模式。不建议强行退出Hadoop的安全模式。