hadoop上的并行应用程序开发是基于MapReduce编程框架的，MapReduce编程模型的原理是：利用一个输入的key/value对集合来产生一个输出的key/value对集合。
MapReduce库的用户用两个函数来表达这个计算：Map和Reduce。
用户自己定义的map函数接收一个输入的key/value对，然后产生一个中间key/value对的集合。MapReduce把全部具有同样key值的value集合在一起，然后传递给reduce函数。
用户自己定义的reduce函数接收key和相关的value集合。reduce函数合并这些value值，形成一个较小的value集合。一般来说，每次reduce函数调用仅仅产生0或1个输出的value值。通常我们通过一个迭代器把中间的value值提供给reduce函数，这样就能够处理无法所有放入内存中的大量的value值集合了。MapReduce计算模型很适合在大量计算机组成的大规模集群上并行执行。
Hadoop分布式文件系统由一个名称节点和N个数据节点组成。
每一个节点均是一台普通的计算机。在使用方式上HDFS与我们熟悉的单机文件系统很类似，它能够创建文件夹，创建、复制和删除文件。以及查看文件的内容等。
通常，MapReduce框架和分布式文件系统是执行在一组同样的节点上的，也就是说，计算节点和存储节点在一起。这样的配置同意框架在那些已经存好数据的节点上高效地调度任务，这能够使整个集群的网络带宽被很高效的利用。
HBase的数据管理
HBase是一个类似Bigtable的分布式数据库，它的大部分特性和Bigtable一样，是一个稀疏的、长期存储的、多维度的排序映射表。这张表的索引是行keyword、列keyword和时间戳。每一个值是一个不解释的字符数组，数据都是字符串。没有类型。
HBase体系结构的三大重要组成部分是：
- HBaseMaster：HBase主server，与Bigtable的主server类似。
- HRegionServer：HBase域server，与Bigtable的Tabletserver类似。
- HBaseClient：HBase客户端是由org.apache.hadoop.HBase.client.HTable定义的。
NameNode：HDFS的守护程序。记录文件是怎样切割成数据块的。以及这些数据块被存储到哪些节点上，对内存和I/O进行集中管理，是个单点，发生问题将使集群崩溃
SecondaryNameNode：监控HDFS状态的辅助后台程序。每一个集群都有一个，与NameNode进行通讯。定期保存HDFS元数据快照。当NameNode故障能够作为备用NameNode使用
DataNode：每台从server都执行一个，负责把HDFS数据块读写到本地文件系统。负责所在物理节点的存储管理。一次写入，多次读取，文件由数据块组成。典型的大小是64MB，数据块尽量散布到各个节点
JobTracker：用于处理作业的后台程序，决定有哪些文件參与处理，然后分割task并分配节点，监控task，重新启动失败的task，每一个集群仅仅有唯一一个JobTracker。位于Master节点
TaskTracker：位于Slave节点，与DataNode结合，管理各自节点上的task，每一个节点仅仅有一个TaskTracker，但一个TaskTracker能够启动多个JVM，用于并行运行map或reduce任务，与JobTracker交互
Master：执行NameNode、SecondaryNameNode、JobTracker的节点，Master不是唯一的
Slave：执行TaskTracker、DataNode的节点
三种执行模式
单机模式：安装简单，差点儿不用作不论什么配置。但仅限于调试用于
伪分布模式：在单节点上同一时候启动NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker、SecondaryNameNode等五个进程。模拟分布式执行的各个节点
全然分布模式：正常的Hadoop集群，由多个各司其职的节点构成
NameNode使用事务日志记录HDFS元数据的变化。使用映像文件存储文件系统的命名空间，包含文件映射。文件属性等。