hadoop框架中最核心的設計就是：mapreduce和hdfs。
mapreduce的思想是由google的一篇**所提及而被廣為流傳的，簡單的一句話解釋mapreduce就是「任務的分解與結果的彙總」。
hdfs是hadoop分布式檔案系統（hadoop distributed file system）的縮寫，為分布式計算儲存提供了底層支援。
namenode:負責記錄檔案是如何分割資料塊，以及這些分別被儲存的。
datanode:負責把hdfs資料塊讀寫到本地檔案系統中。
secondarynode:次要的namenode,它與namenode通訊，儲存最新的namenode快照。
當namenode死機能及時當作備用namenode使用。
jobtracker:主要負責任務的接受，初始化，排程以及對tasktracker的監控。
tasktracker:具體的任務內容。
hdfs －寫檔案:
client - namenode(寫請求),namenode根據檔案大小分割資料塊.
namenode - client(響應請求),響應namenode的資料塊資訊.
client - datanode(訪問資料塊,並且進行備份).
hdfs - 讀檔案:
client - namenode(讀請求).
namenode - client(響應請求),返回namenode資料塊的資訊.
client - datanode(讀資料塊)
hdfs設計特點:
1.塊存放:預設分三塊儲存。
2.心跳監控datanode狀態,如發現問題及時備份，保證資料安全.
3.資料複製datanode失敗，需要平衡節點的利用率。採用threshold配置.
4.資料交驗採用crc32.
5.namenode單點失敗任務處理資訊儲存在本地系統檔案.
關節點 橋 關節點和橋模板 Tarjan
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關節點 鄰接表
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