写在前面：有想入门大数据分析行业的小伙伴们只需在文末评论“hadoop”并私信留言“hadoop”，便可免费获取哦，活动真实有效，向学习的小伙伴们抓紧时间拿资料去看看吧。
hadoop的主要任务部署分为三个部分，即：client机，主节点和从节点。主节点主要负责监督hadoop的两个关键功能模块hdfs、 map reduce。当job tracker使用map reduce监视和调度数据以进行并行处理时，名称节点负责hdfs监视和调度。从节点负责机器的大部分操作，并负责所有数据存储和指令计算。每个从节点都扮演数据节点和与其主节点通信的守护进程的角色。守护程序属于job tracker，数据节点属于名称节点。
hadoop的核心是hdfs和mapreduce，这两者只是理论基础，而不是特定的高级应用程序。
设计的特点：
1、大数据文件，非常适合存储大小的t级文件或一堆大数据文件，如果文件只有几g甚至更小，那就没什么意思了。
2、文件块存储，hdfs平均会在不同的计算器上存储一个完整的大文件。这意味着在读取文件时可以同时从多个主机中获取文件。多主机读取它比单个主机更有效。
3、一次多次流式数据访问，写入和写入。此模式与传统文件不同。它不支持文件内容的动态更改。相反，它要求文件只写一次而不做任何更改。在文件末尾添加内容。
4、便宜的硬件，hdfs可以应用于普通pc。这种机制允许一些公司支持具有数十台廉价计算机的大数据集群。
5、硬件故障，hdfs认为所有计算机都可能有问题，为了防止主机无法读取主机的块文件，它会将相同的文件块副本分配给其他主机，如果一个如果主机出现故障，你就是可以快速找到另一个副本来检索文件。
小伙伴们只需在文末评论“hadoop”并私信留言“hadoop”，便可免费获取哦