内容提纲：
1）对 Apache Hadoop 生态系统的认识（Hadoop 1.x 和 Hadoop 2.x）
2） Apache Hadoop 1.x 框架架构原理的初步认识
3） Apache Hadoop 1.x 安装的三种模式
Hadoop 1.x 生态系统
ETL: 提取à转换à加载：从数据库中获取数据，并进行一系列的数据清理和清洗筛选，将合格的数据进行转换成一定的格式数据进行存储，将格式化的数据存储到 HDFS 文件系统上，以供计算框架进行数据分析和挖掘。
格式化数据：
|- TSV 格式：每行数据的每列之间以【制表符 】进行分割
|- CSV 格式：每行数据的每列之间以【逗号】进行分割
Sqoop：将关系型数据库中的数据与 HDFS（HDFS 文件，HBase 中表，Hive 中的表）上的数据进行相互导入导出。
Flume：收集各个应用系统和框架的日志，并将其放到 HDFS 分布式文件系统的相应制定的目录下。
Hadoop 2.x 生态系统
对于分布式系统和框架的架构来说，一般分为两部分：
第一部分：管理层，用于管理应用层的
第二部分：应用层（工作的）
HDFS，分布式文件系统，
NameNode ：属于管理层，用于管理数据的存储
SecondaryNameNode：也属于管理层，辅助 NameNode 进行管理
DataNode ：属于应用层，用户进行数据的储存，被 NameNode 进行管理，要定时的向 NameNode
进行工作汇报，执行 NameNode 分配分发的任务。
MapReduce ，分布式的并行计算矿建，
JobTracker：属于管理层，管理集群资源和对任务进行资源调度，监控人去的执行。
TaskTracker：属于应用层，执行 JobTracker 分配分发的任务，并向 JobTracker 汇报工作情况。
NameNode，存储文件的元数据，
1）文件名称
2）文件的目录结构
3）文件的属性（权限，副本数，生成的时间）
4）文件à（对应）Block块à（存储在）DataNodes 上
Apache Hadoop 安装部署模式
伪分布模式（Pseudo-Distributed Mode），
1）一台机器上运行所有的 Hadoop 服务（五个守护进程）。
2）我们整个课程，基本上都是使用伪分布式环境（尤其是讲解 MapReduce）