本文为学习笔记，会随着学习深入持续更新，仅供参考
一、hadoop是干嘛的
分布式存储、计算、调度的一个解决方案，可以构建大规模服务集群。完成海量数据存储。
二、基本架构、组成模块、实现原理
包括：HDFS组件、MapReduce组件、YARN组件
出自视频学习链接.png
1、HDFS组件:
适合一次写入多次读出场景，文件经过创建写入就不需要变更。具备高容错性。
数据同步模型.png
HDFS物理上是分块存储的，块大小可以通过参数调整（hdfs-default.xml），2.X及以上版本默认是128M。HDFS的大小设置主要取决于磁盘传输速率，块设置的太大太小都不合适。
namenode和datanode间工作机制.png
这个掉线机制默认是10min+30s，配置文件可修改（hdfs-default.xml）
a) HDFS如何实现数据读写的
写流程.png
读流程.png
b) HDFS如何实现稳定性
Secondary NameNode辅助主节点通过定期合并Edit Logs和FsImage，提高了系统的可靠性和稳定性。每次的检查时间（check point）可以通过配置文件设置（hdfs-default.xml），默认是1h
NameNode和Secondary NameNode同步数据流程.png
NameNode和Secondary NameNode之间只相差最近生成的数据，即文件edits_inprogress,如果想查看服务器上数据同步情况，哪个节点同步了什么数据，可以通过查看Fsimage 和 Edits 文件实现，查看步骤参考链接
e) HDFS如何保障数据完整性
通过添加crc校验，原始数据传输的时候通过原始数据+crc校验码发送，接收方会进行数据校验。
2、MapReduce组件:
一个分布式编程框架，适合海量数据计算（TB/PB）；不擅长实时计算，不擅长流式计算，不适合循环任务计算。
后续介绍
3、Yarn组件:
调度平台，负责为应用程序提供运算资源
工作机制.png
默认是容量调度器，如果并发度要求高选择公平调度器。
整体协调工作机制.png
重要：[生产环境配置参数链接]（yarn-site.xml）(https://www.yuque.com/tmfl/big_data/hnmlg0)
三、常用api
[linux服务器上HDFS常用命令]
(//www.greatytc.com/p/3495e1f203bb)
四、在springboot中应用
HDFS的API操作（通过springboot实现）
