1.Hadoop是什麼？
Hadoop是一個開源的大數據框架
Hadoop是一個分佈式計算的解決方案
Hadoop = HDFS(分佈式文件系統) + MapReduce(分佈式計算)
HDFS用於解決大數據的存儲問題
MapReduce用於解決分佈式計算
2.HDFS的概念及優缺點
HDFS有三個重要的概念數據塊、NameNode、DataNode
數據塊：HDFS在存儲數據的時候是以塊爲單位進行存儲的，而非是整個文件進行存儲，比如有一個2G的文件，HDFS會將該文件切分成若干塊（數據塊）分開進行存儲，而不是直接將這個2G的文件進行存儲。
數據塊的默認大小是64M，一般設置爲128M，默認情況下，每個數據塊備份3分。
3.NameNode 與 DataNode
HDFS由一個NameNode和多個DataNode組成。
NameNode：管理文件系統的命名空間，存放文件的元數據；
維護文件系統的所有文件和目錄，文件與數據塊的映射；
記錄每個文件中各個塊所在數據節點的信息。
DataNode：存儲並檢索數據塊；
向NameNode更新所存儲塊的列表。
注：爲了保證系統的高可用性，系統中除了當前使用的NameNode節點之外，還有一臺備用的NameNode節點，兩臺NameNode節點的數據始終保持一致，一旦當前使用的NameNode節點掛掉，備用的NameNode節點會立即代替工作。
4.HDFS 的優缺點
優點：適合大文件存儲，支持TB、PB級的數據存儲，並且有副本策略；
可以構建在廉價的機器上，並且有一定的恢復和容錯機制；
支持流式數據訪問，一次寫入，多次讀取最爲高效。
缺點：不適合大量小文件存儲（文件的大小小於數據塊的大小，也會佔據一個數據塊）
不適合併發寫入，不支持文件隨機修改
不支持隨機讀等低延時的訪問方式。