在网络环境方面，作为分布式系统，Hadoop基于TCP/IP进行节点间的通信和传输。
在数据传输方面，广泛应用HTTP实现。
在监控、通知方面，Hadoop等分布式大数据软件则广泛使用异步消息队列等机制。
1. hadoop的概念及其发展历程
Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。
Hadoop框架中最核心设计：HDFS和MapReduce，HDFS实现存储，MapReduce实现原理分析处理。数据在Hadoop中处理的流程可以简单的按照下图来理解：数据通过Hadoop的集群处理后得到结果，它是一个高性能处理海量数据集的工具。
Hadoop干什么：最初的应用场景是搜索引擎的底层支撑技术，适合大数据的分布式存储与计算平台。
Hadoop核心组件：分布式文件系统HDFS、分布式处理框架MapReduce、分布式资源管理框架Yarn。
Hadoop的架构：从图中可看出，HBase、Spark、MapReduce、Yarn等组件是并行关系。
- HDFS文件系统：存储基础，负责对大数据文件和存储集群进行管理。HDFS不能实现对数据的表格化管理和快速检索（随机读取）。
- HBase:在HDFS基础上，将数据组织为面向列的数据表，并支持按照行键进行快速检索等功能，本身不对数据进行分布式处理。
- Yarn:负责对集群中的内存、CPU等资源进行管理，同时负责对分布式任务进行资源分配和管理。
- MapReduce:通过YARN在分布式集群中申请资源、提交任务，并按照自定义方式对数据进行处理。
- Spark和Tez：MapReduce的升级和替代产品，支持HDFS和HBase作为数据源和输出，并通过Yarn向分布式集群提交分布式处理任务。
- Hive:实现对分布式处理架构的简化应用。Hive映射HDFS形成二维数据表，并且将SQL语句转化为MapReduce过程。
- sqoop和flume:数据交互工具，前者基于MapReduce构建，实现关系型数据库和HDFS、HBase之间的分布式数据互转；后者可以实现将日志数据采集到大数据平台。
- Oozie和hue:实现数据处理过程的工作流构建和可视化操作。
- Zookeeper:实现各个服务集群点的节点监控、高可用性管理和配置同步等功能。
2. HDFS和MapReduce的体系结构
HDFS：hadoop distributed file system,hadooop分布式文件系统，它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，适合那些有着超大数据集的应用程序。
HDFS体系结构：
主从结构：主节点只有一个：namenode;从节点，有多个，datanodes。
Namenode负责：接收用户操作请求；维护文件系统的目录机构；管理文件与block之间的关系，block与datanode之间关系。
Datanode负责：存储文件；文件被分成block存储在磁盘上；为保证数据安全，文件会有多个副本。
MapReduce文件系统：它是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。MapReduce将分为两个部分：Map（映射）和Reduce（归约）。
当你向mapreduce框架提交一个计算作业，它会首先把计算作业分成若干个map任务，然后分配到不同的节点上去执行，每一个map任务处理输入数据中的一部分，当map任务完成后，它会生成一些中间文件，这些中间文件将会作为reduce任务的输入数据。Reduce任务的主要目标就是把前面若干个map的数据汇总到一起并输出。
MapReduce的体系结构：
主从结构：主节点，只有一个：JobTracker；从节点，有很多个：Task Trackers
JobTracker负责：接收客户提交的计算任务；把计算任务分给Task Trackers执行；监控Task Tracker的执行情况；
Task Trackers负责：执行JobTracker分配的计算任务。
3.Hadoop的特点和集群特点
Hadoop集群的物理分布：
单节点物理结构：
Hadoop的特点：
1、扩容能力：能可靠地存储和处理千兆字节数据
2、成本低：可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据。
3、高效率：通过分发数据，hadoop可以在数据所在的节点上并行地处理它们，这使得处理非常的快速。
4、可靠性：hadoop能自动维护数据的多份副本，并且在任务失败后能自动地重新部署计算任务。