轻松了一个月，被老师拉来搞hadoop和hbase，而且时间紧，任务重。每天要上交大于100字的学习日记。
先草草看了下hadoop权威指南，记录下。
Hadoop提供了一个可靠的共享存储和分析系统，HDFS实现存储，而MapReduce实现分析处理。这两个是核心。
HBase使用HDFS作为底层存储，同时支持MapReduce的批量式计算和点查询（随即读取）。
MapReduce作业（job）是客户端需要执行的一个工作单元：它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。Hadoop将作业分成若干个小任务（task）来执行，其中包括两类任务：map任务和reduce任务。
有两类节点控制着作业执行过程：一个jobtracker及一系列tasktracker。jobtracker通过调度tasktracker上运行的任务，来协调所有运行在系统上的作业。tasktracker在运行任务的同时将运行进度报告发送给jobtracker，jobtracker由此记录每项作业任务的整体进度情况。如果其中一个任务失败，jobtracker可以在另外一个tasktracker节点上重新调度该任务。
Hadoop将MapReduce的输入数据划分成等长的小数据块，称为输入分片。Hadoop为每个分片构建一个map任务，并由该任务来运行用户定义的map函数从而处理分片中的每条记录。
Hadoop在存储有输入数据（HDFS中的数据)的节点运行map任务，可以获得最佳性能。这就使所谓的数据本地化优化。
map任务将其输入写入本地硬盘，而非HDFS。因为map的输出是中间结果：该中间结果由reduce任务处理后才产生最终输出结果。
HDFS块大小默认为64MB。
HDFS集群有两类节点，并以管理者-工作者模式运行，即一个namenode和多个datanode。namenode管理文件系统的命名空间。它维护者文件系统树及整棵树内所有的文件和目录。这些信息以两个文件形式永久保存在本地磁盘上：命名空间镜像文件和编辑日志文件。namenode也记录着每个文件中各个块所在的数据节点信息，但它并不永久保存块的位置信息，因为这些信息会在系统启动时由数据节点重建。