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　　Hadoop：重點(diǎn)中的重點(diǎn)。Hadoop的框架最核心的設(shè)計(jì)就是：HDFS和MapReduce，Hadoop的思想：處理數(shù)據(jù)的思想。Hadoop用Java編寫的開源軟件框架，用于分布式存儲(chǔ)，并對非常大的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分布式處理,用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開發(fā)分布式程序，充分利用集群進(jìn)行高速運(yùn)算和存儲(chǔ)。

　　HDFS：Hadoop實(shí)現(xiàn)了一個(gè)分布式文件系統(tǒng)(Hadoop Distributed File System)，簡稱HDFS。HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲(chǔ)，MapReduce則為海量的數(shù)據(jù)提供了計(jì)算。

　　NameNode：NameNode是一個(gè)通常在HDFS實(shí)例中的單獨(dú)機(jī)器上運(yùn)行的軟件，它負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)名稱空間和控制外部客戶機(jī)的訪問。NameNode 決定是否將文件映射到。

　　DataNode:DataNode也是一個(gè)通常在HDFS實(shí)例中的單獨(dú)機(jī)器上運(yùn)行的軟件。Hadoop 集群包含一個(gè) NameNode 和大量 DataNode。DataNode 通常以機(jī)架的形式組織，機(jī)架通過一個(gè)交換機(jī)將所有系統(tǒng)連接起來。Hadoop 的一個(gè)假設(shè)是：機(jī)架內(nèi)部節(jié)點(diǎn)之間的傳輸速度快于機(jī)架間節(jié)點(diǎn)的傳輸速度。

　　MapReduce：MapReduce是一種編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集（大于1TB）的并行運(yùn)算

　　Hive（MPP架構(gòu)）:大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫，通過寫SQL對數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，類似于mysql數(shù)據(jù)庫中的sql。

　　HBase基于HDFS的NOSQL數(shù)據(jù)庫，面向列的存儲(chǔ)。

　　Flume是Cloudera提供的一個(gè)高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng)。

　　Kylin（中國自主知識產(chǎn)權(quán)操作系統(tǒng)）Kylin操作系統(tǒng)是國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃（863計(jì)劃）的重大成果之一，是以國防科技大學(xué)為主導(dǎo)，與中軟、聯(lián)想等單位聯(lián)合設(shè)計(jì)和開發(fā)的具有完全自主版權(quán)，可支持多種微處理器和多種計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)，具有高性能、高可用性和高安全性，并與Linux應(yīng)用二進(jìn)制兼容的國產(chǎn)中文服務(wù)器操作系統(tǒng)。

　　cluster代表一個(gè)集群，集群中有多個(gè)節(jié)點(diǎn)，其中有一個(gè)為主節(jié)點(diǎn)，這個(gè)主節(jié)點(diǎn)是可以通過選舉產(chǎn)生的，主從節(jié)點(diǎn)是對于集群內(nèi)部來說的。es的一個(gè)概念就是去中心化，字面上理解就是無中心節(jié)點(diǎn)，這是對于集群外部來說的，因?yàn)閺耐獠縼砜磂s集群，在邏輯上是個(gè)整體，你與任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)的通信和與整個(gè)es集群通信是等價(jià)的。

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