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本文一开始介绍了大数据总体架构与规划、各类数据的采集以及相关名词的了解。
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一.大数据总体架构与规划
二.各类数据的采集
三.相关名词的了解
1.MP：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）“和"Reduce（归约）”，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。
当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。--
百度百科
MP相关流程
2.HDFS:HDFS（Hadoop Distributed File
System），作为Google File System（GFS）的实现，是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（Large
Data Set）的应用处理带来了很多便利。
HDFS由四部分组成，HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary
NameNode。
HDFS是一个主/从（Mater/Slave）体系结构，HDFS集群拥有一个NameNode和一些DataNode。NameNode管理文件系统的元数据，DataNode存储实际的数据。
HDFS客户端
1、提供一些命令来管理、访问 HDFS，比如启动或者关闭HDFS。
2、与 DataNode 交互，读取或者写入数据；读取时，要与 NameNode 交互，获取文件的位置信息；写入
HDFS 的时候，Client 将文件切分成 一个一个的Block，然后进行存储。
NameNode即Master，
1、管理 HDFS 的名称空间。
2、管理数据块（Block）映射信息
3、配置副本策略
4、处理客户端读写请求。
DataNode就是Slave。NameNode 下达命令，DataNode 执行实际的操作。
1、存储实际的数据块。
2、执行数据块的读/写操作。
Secondary NameNode并非 NameNode 的热备。当NameNode 挂掉的时候，它并不能马上替换
NameNode 并提供服务。
1、辅助 NameNode，分担其工作量。
2、定期合并 fsimage和fsedits，并推送给NameNode。
3、在紧急情况下，可辅助恢复 NameNode。
3.HA(High Available):高可用：CDH4 之前，在HDFS 集群中NameNode
存在单点故障（SPOF ）。对于只有一个NameNode 的集群，如果NameNode 机器出现故障，那么整个集群将无法使用，直到NameNode
重新启动。在hadoop1时代，只有一个NameNode。如果该NameNode数据丢失或者不能工作，那么整个集群就不能恢复了。这是hadoop1中的单点问题，也是hadoop1不可靠的表现。
NameNode 主要在以下两个方面影响HDFS 集群:
(1). NameNode 机器发生意外，比如宕机，集群将无法使用，直到管理员重启NameNode
(2). NameNode 机器需要升级，包括软件、硬件升级，此时集群也将无法使用
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