1.什么是hadoop
答：是google的核心算法MapReduce的一个开源实现。
用于海量数据的并行处理。 hadoop的核心主要包括：HDFS和MapReduce HDFS是分布式文件系统。用于分式存储海量数据。
MapReduce是分布式数据处理模型，本质是并行处理。
2.用hadoop来做什么？
1、最简单的。做个数据备份/文件归档的地方。这利用了hadoop海量数据的存储能力
2、数据仓库/数据挖掘：分析web日志。分析用户的行为（如：用户使用搜索时，在搜索结果中点击第2页的概率有多大）
3、搜索引擎：设计hadoop的初衷，就是为了高速建立索引。
4、云计算：据说，中国移动的大云，就是基于hadoop的
5、研究：hadoop的本质就是分布式计算，又是开源的。有非常多思想值得借鉴。
3.什么是MapReduce。它是怎么工作的
MapReduce借用了函数式编程的概念，是google发明的一种用分布式来处理大数据集的数据处理模型
[这也是和SQL数据库重大差别之中的一个，用函数编程（MapReduce）取代声明查询SQL。
SQL：声明查询结果，让数据库引擎判定获取数据。
MapReduce：数据处理步骤由你自己制定（脚本，代码）eg：复杂的数据统计模型。或改变图像数据格式]
工作流程：
1、client提交数据到DFS，然后被分为多个split，然后通过inputformatter以key-value传给jobTraker。jobTraker分配工作给多个map(taskTraker)。project师重写map,在各个taskTraker上分别运行代码任务。做到数据不动，代码动（改革之中的一个）。真正实现代码分布式。
2、tasktraker运行完代码后，将结果通过上下文收集起来，再传给reduce（也是taskTraker）。经过排序等操作，再运行project师重写的reduce方法,终于将结果通过outputFormatter写到DFS。
4.什么是HDFS。它的存储机制？
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目。是分布式计算中数据存储管理的基础，坦白说HDFS是一个不错的分布式文件系统。它有非常多的长处。但也存在有一些缺点，包括：不适合低延迟数据訪问、无法高效存储大量小文件、不支持多用户写入及随意改动文件。
有一个文件FileA。100M大小。
Client将FileA写入到HDFS上。
HDFS按默认配置。
HDFS分布在三个机架上Rack1，Rack2，Rack3。
a. Client将FileA按64M分块。分成两块，block1和Block2;
b. Client向nameNode发送写数据请求，如图蓝色虚线①——>。
c. NameNode节点，记录block信息。并返回可用的DataNode，如粉色虚线②———>。
Block1: host2,host1,host3
Block2: host7,host8,host4
原理：
NameNode具有RackAware机架感知功能。这个能够配置。
若client为DataNode节点。那存储block时。规则为：副本1，同client的节点上；副本2，不同机架节点上。
副本3，同第二个副本机架的还有一个节点上。其它副本随机挑选。
若client不为DataNode节点，那存储block时。规则为：副本1，随机选择一个节点上。副本2，不同副本1。机架上； 副本3。同副本2同样的还有一个节点上；其它副本随机挑选。
d. client向DataNode发送block1；发送过程是以流式写入。
流式写入过程，
1>将64M的block1按64k的package划分;
2>然后将第一个package发送给host2;
3>host2接收完后，将第一个package发送给host1，同一时候client想host2发送第二个package。
4>host1接收完第一个package后。发送给host3。同一时候接收host2发来的第二个package。
5>以此类推，如图红线实线所看到的，直到将block1发送完成。 6>host2,host1,host3向NameNode。host2向Client发送通知，说“消息发送完了”。
如图粉红颜色实线所看到的。
7>client收到host2发来的消息后。向namenode发送消息，说我写完了。这样就真完成了。
如图黄色粗实线 8>发送完block1后，再向host7，host8。host4发送block2，如图蓝色实线所看到的。 9>发送完block2后，host7,host8,host4向NameNode，host7向Client发送通知，如图浅绿色实线所看到的。 10>client向NameNode发送消息。说我写完了，如图黄色粗实线。。。这样就完成了。
分析。通过写过程，我们能够了解到：
①写1T文件。我们须要3T的存储。3T的网络流量贷款。
②在运行读或写的过程中。NameNode和DataNode通过HeartBeat进行保存通信，确定DataNode活着。
假设发现DataNode死掉了，就将死掉的DataNode上的数据，放到其它节点去。读取时，要读其它节点去。
③挂掉一个节点。没关系，还有其它节点能够备份；甚至，挂掉某一个机架，也没关系。其它机架上，也有备份。