Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算.
大数据在Hadoop处理的流程可以参照下面简单的图来进行理解：数据是通过了Hadoop的集群处理后得到的结果。
HDFS:Hadoop Distributed File System,Hadoop的分布式文件系统.
大文件被分成默认64M一块的数据块分布存储在集群机器中.如下图中的文件 data1被分成3块,这3块以冗余镜像的方式分布在不同的机器中.
MapReduce:Hadoop为每一个input split创建一个task调用Map计算，在此task中依次处理此split中的一个个记录(record),map会将结果以key--value 的形式输出,hadoop负责按key值将map的输出整理后作为Reduce的输入,Reduce Task的输出为整个job的输出，保存在HDFS上.
Hadoop的集群主要由 NameNode,DataNode,Secondary NameNode,JobTracker,TaskTracker组成.如下图所示:
NameNode中记录了文件是如何被拆分成block以及这些block都存储到了那些DateNode节点.NameNode同时保存了文件系统运行的状态信息. DataNode中存储的是被拆分的blocks.Secondary NameNode帮助NameNode收集文件系统运行的状态信息.JobTracker当有任务提交到Hadoop集群的时候负责Job的运行,负责调度多个TaskTracker.TaskTracker负责某一个map或者reduce任务.
