在大二分专业的时候，选择了数据库这个方向。现在的课程主要在倾向大数据方向。近几年，大数据作为继云计算、物联网之后的IT行业又一颠覆性的技术，备受人们关注。大数据无处不在，包括金融、汽车、零售、餐饮、电信、能源、财政、医疗、体育、等在内的各行各业，都融入了大数据的印记，大数据对人类的社会生产和生活必将产生重大而深远的影响。
大数据处理框架Hadoop是一个开源的、可运行于大规模集群上的分布式计算平台，他实现了MapReduce计算模型和分布式文件系统HDFS等功能，在业内得到了广泛应用。Hadoop是一个能对大量数据进行分布式处理的软件框架，并且是以一种高效、可靠、可伸缩的方式进行处理的，它具有高可靠性、高效性、高扩展性、高容错性、成本低、运行在Linux平台上，支持多种语言汇编。Hadoop的生态系统在不断完善，除了核心的HDFS和MapReduce以外，Hadoop生态系统还包括Zookeeper、HBASE、Hive、Pig、Mshout、Sqoop、 flume、Ambari等功能组件。
Hadoop分布式文件系统是针对GFS的开源实现，它是Hadoop的两大核心组件之一，提供了在廉价服务器集群中进行大规模分布式文件存储的能力。HDFS具有很好的容错能力，并且兼容廉价的硬件设备，因此可以以较低的成本利用机器实现大流量和大数据良的读写。分布式文件系统在物理结构上是由计算机集群中的多个节点构成的，这些节点分为两类，一类叫“主节点”(Master Node)或者也被称为“名称结点”(NameNode)，另一类叫“从节点”（Slave Node）或者也被称为“数据节点”(DataNode)。