想学好大数据，首先要了解他的基础，所以，我们需要先了解HDFS和Hadoop以及MapReduce。
首先大家思考一个问题：如何合理的存储10T的电信通话记录？
下面给大家展现一个图片：
大数据之初步了解HDFS、Hadoop和MapReduce
入的知识点：
元数据：描述数据的数据，主要描述数据的属性的信息，用来指示存储位置，历史数据文件查找和文件记录等功能；
NameNode：文件管理
DataNode：真是存储数据，数据存储
Client：文件获取，客户端实现读取，
这里面体现的一个思想就是分布式存储。
将数据分散存储在多台独立的设备上，传统的存储方式存在系统性能的瓶颈，同时在可靠性和安全性上也存在问题，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，他不但提高了系统的可靠性，可用性和存取效率，还易于扩展。
分布式计算（100G数据，统计单词）
计算向数据移动，
大数据之初步了解HDFS、Hadoop和MapReduce
HDFS：Hadoop分布式文件系统（冗余备份）
Map/Reduce：是一个使用简易的软件框架，基于他的应用程序能够运行在上千个商用机器组成的大型集群上，...；
核心思想：分而治之；map（任务分解），reduce（结果的汇总）
Hadoop的两大核心：HDFS和MapReduce
Hive：数据仓库，面向分析处理OLAP（联机分析处理）
RDMS：传统的关系型数据库，面向业务处理PLTP（联机事务处理）
HBase：非关系型数据库，主要存储非结构化数据，面向列处理方式；
Flume：大数据的数据采集工具
Sqoop：数据转移工具（将关系型数据库数据转移到HDFS（可逆））
Zookeeper：分布式协调系统（目录树结构、时间回调、客户端Session）
JobTacker：任务分解
TaskTracker：执行任务
Block：最小1M，默认128M，副本有三个（是连同原始文件一共三个，没有等级之分），分配在不同的节点上，为了可靠性和
完整性，副本数的数量不能超过集群节点的数量，可调整大小，但是会带来蝴蝶效应；
心跳机制：每隔几秒汇报一次；
HdfsClient与NameNode交互元数据信息
HdfsClient与DataNade交互文件Block数据
大数据之初步了解HDFS、Hadoop和MapReduce
NameNode分为两类：
动态元数据：Block块的位置信息（通过DataNode心跳的方式来给NameNode汇报）；
静态元数据：文件大小，节点信息，偏移量，block清单；
Client大致分为两类：集群外的客户端和集群内的客户端
Client和NameNode交互的是元数据
Client和DataNode交互的Block块数据
交换：运行时内存和磁盘的双向交互叫交换，运行时从磁盘读取数据到内存
持久化：单向的，运行时会往磁盘中写数据，当出现挂机或重启时从磁盘读回。
Block块的位置信息，不会做持久化；
Edits：存放的是客户端对元数据增删改查的操作；
Editlog:可以做到挂机前的最后一笔操作
fsImage：只能做到某一时点的内存状态；
合并：3600秒，或者64M
SNN合并流程
大数据之初步了解HDFS、Hadoop和MapReduce
sencongdary NameNode是减少NameNode的启动时间，
