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Hadoop默认没有开启机架感知功能，默认情况下每个Block都是随机分配DataNode，需要进行相关的配置，那么在NameNode启动时，会将机器与机架的对应信息保存在内存中，用于在HDFS Client申请写文件时，能够根据预先定义的机架关系合理的分配DataNode。
Hadoop机架感知默认对3个副本的存放策略为：
- 第1个Block副本存放在和HDFS Client所在的节点中(若HDFS Client不在集群范围内则随机选取)
- 第2个Block副本存放在与第一个节点不同机架下的节点中(随机选择)
- 第3个Block副本存放在与第2个副本所在节点的机架下的另一个节点中，如果还有更多的副本则随机存放在集群的节点中。
*使用此策略可以保证对文件的访问能够优先在本机架下找到，并且如果整个机架上发生了异常也可以在另外的机架上找到该Block的副本。
2.2 YARN
YARN是分布式资源调度框架(任务计算框架的资源调度框架)，主要负责集群中的资源管理以及任务调度并且监控各个节点。
ResourceManager
- 是整个集群的资源管理者，管理并监控各个NodeManager。
- 处理客户端的任务请求。
- 启动和监控ApplicationMaster。
- 负责资源的分配以及调度。
NodeManager
- 是每个节点的管理者，负责任务的执行。
- 处理来自ResourceManager的命令。
- 处理来自ApplicationMaster的命令。
ApplicationMaster
- 数据切分，用于并行计算处理。
- 计算任务所需要的资源。
- 负责任务的监控与容错。
任务运行在YARN的流程
客户端提交任务请求到ResourceManager。
- ResourceManager生成一个ApplicationManager进程，用于任务的管理。
- ApplicationManager创建一个Container容器用于存放任务所需要的资源。
- ApplicationManager寻找其中一个NodeManager，在此NodeManager中启动一个ApplicationMaster，用于任务的管理以及监控。
- ApplicationMaster向ResourceManager进行注册，并计算任务所需的资源汇报给ResourceManager(CPU与内存)
- ResourceManager为此任务分配资源，资源封装在Container容器中。
- ApplicationMaster通知集群中相关的NodeManager进行任务的执行。
- 各个NodeManager从Container容器中获取资源并执行Map、Reduce任务。
2.3 MapReduce
MapReduce是分布式离线并行计算框架，高吞吐量，高延时，原理是将分析的数据拆分成多份，通过多台节点并行处理，相对于Storm、Spark任务计算框架而言，MapReduce是最早出现的计算框架。
MapReduce、Storm、Spark任务计算框架对比：
MapReduce执行流程
MapReduce将程序划分为Map任务以及Reduce任务两部分。
Map任务处理流程
- 读取文件中的内容，解析成Key-Value的形式 (Key为偏移量，Value为每行的数据)
- 重写map方法，编写业务逻辑，生成新的Key和Value。
- 对输出的Key、Value进行分区(Partitioner类)
- 对数据按照Key进行排序、分组，相同key的value放到一个集合中(数据汇总)
*处理的文件必须要在HDFS中。
Reduce任务处理流程
- 对多个Map任务的输出，按照不同的分区，通过网络复制到不同的reduce节点。
- 对多个Map任务的输出进行合并、排序。
- 将reduce的输出保存到文件，存放在HDFS中。
3.Hadoop的使用
3.1 安装
由于Hadoop使用Java语言进行编写，因此需要安装JDK。
从CDH中下载Hadoop 2.X并进行解压，CDH是Cloudrea公司对各种开源框架的整合与优化(较稳定)
- etc目录：Hadoop配置文件存放目录。
- logs目录：Hadoop日志存放目录。
- bin目录、sbin目录：Hadoop可执行命令存放目录。
etc目录
bin目录
sbin目录
3.2 Hadoop配置
1.配置环境 （编辑：源码门户网）
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