一、理解Hadoop

       
Hadoop_wiki上定义，
Apache Hadoop 
is an open-source
 software framework
 used for distributed storage
 and processing of very large data sets
.
就是说**Hadoop是(大数据下)分布式的数据处理框架。**所以我们从 如下两个方面理解Hadoop。[我们接下来重点从Hadoop的改进上来说]

1.既然是分布式计算环境，那么跟一般的框架有什么不同呢？

比如一般地SETI@home这个框架，在分布式计算的时候会在client和server之间进行数据传输，所以它更适合于计算密集型任务，而不适合于数据密集型任务。那么在大数据环境下，该框架就显得低效了。so，可以很容易想到的一个改进就是不进行大量的数据迁移，这就是Hadoop的思想，“将代码向数据迁移，尽量让计算发生在数据驻留之地”，这就与Hadoop**“面向数据密集型处理”**的设计目标一致。

2.作为

数据处理框架，与SQL数据库有什么不同？

1）Hadoop多面向非结构化文本数据的处理(使用key-value对)，SQL是结构化数据库；

2）可以使用MR建立复杂的数据统计模型，SQL使用基本的操作语句；

3）Hadoop是面向离线批量处理，SQL多是在线操作。

二、理解MapReduce

        MapReduce是Hadoop的数据处理模型，其基本原语是Mapper(过滤、转换)和Reducer(聚合)。再后面的介绍中我们还会发现MapReduce过程中还有Partitioning和Shuffling，这两者是通用过程，已经默认实现在MapReduce处理过程中了，不需要再编程设计实现了。

       所以MR的数据流是：

三、从WordCount理解

        下面我们从一个简单的wordcount例子来理解Hadoop的设计思想，看看这样一个框架到底带给我们什么？

        给定一个句子，统计其中的单词数目。

1）遍历取词，通过多重集合wordcount统计，即wordcount中的相应项加1。【一般多重集合使用散列表实现。】

但是当数据量很大时，这样做十分耗时，效率很低，于是：

2）分布式：每台机器处理文档的不同部分，然后合并。

这样做也有问题，需要将数据分发到不同机器，然后机器再处理，这明显很蠢嘛，所以会考虑分布式存储，从而将存储和处理紧紧绑定起来。

还有，第二阶段的合并只能在一个机器上运行么？这会很大的效率瓶颈，更大的问题是，内存限制导致不能处理那么大的数据量，如果用硬盘散列的话，工作量会很大，很复杂。于是：

3）第二阶段的合并也扩展成并行化处理：

问题在于：如何分裂数据集才能扩展？一个例子是每台机器只处理某个字幕开头的单词。这个洗牌分区的过程，就是Hadoop在Map和Reduce之间自动实现的partition和shuffle过程。

以上，我们看懂了一般地处理模型会遇到的问题：

1）内存不够将整条数据读入；

2）带宽限制导致处理数据密集任务时效率低下；

3）没有容错措施

4）…….

资源参考：

wiki_Apache Hadoop

hadoop官网
The original papers on the Google File System and MapReduce are well worth
reading. Appreciate their underlying design and architecture:

■
The Google File System
—
http://labs.google.com/papers/gfs.html

■
MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters
—
http://labs.google.com/ papers/mapreduce.html