hadoop基本架构和工作原理
    Hadoop是一个分布式开源框架，用于处理海量数据。它能够使用廉价的硬件来搭建集，同时还提供了高度可靠性和容错性。Hadoop基本架构包括Hadoop Common、Hadoop Distributed File System（HDFS）和Hadoop MapReduce三个部分，下面将详细介绍Hadoop的工作原理。
    1. Hadoop Common
Hadoop Common是整个Hadoop架构的基础部分，是一个共享库，它包含了大量的Java类和应用程序接口。Hadoop集的每一台机器上都要安装Hadoop Common，并保持相同版本。hadoop分布式集搭建
    2. HDFS
Hadoop Distributed File System（HDFS）是Hadoop的分布式文件存储部分。它的目的是将大型数据集分成多个块，并且将这些块在集中的多个节点间分布式存储。HDFS可以实现高度可靠性，因为它将每个块在存储节点之间备份。HDFS可以在不同的节点中进行数据备份，这确保了数据发生故障时，可以轻松恢复。
    3. MapReduce
Hadoop MapReduce是一种编程模型，用于处理大型数据集。它将处理任务分成两个主要阶段，即Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，MapReduce将数据集分成小块，并将每个块分配给不同的节点进行处理。在Reduce阶段，结果被聚合，以生成最终的输出结果。
    总的来说，MapReduce作为Hadoop的核心组件，负责对数据集进行处理和计算。它充当的角是一个调度员，它会将不同的任务分发到集中的不同节点上，并尽力保证每个任务都可以获得足够的计算资源。Hadoop采用多种技术来提供MapReduce的分布式计算能力，其中包括TaskTracker、JobTracker和心跳机制等。
    TaskTracker是每个集节点的一个守护程序，负责处理MapReduce任务的具体实现。JobTracker是MapReduce的主守护程序，它负责控制所有TaskTracker节点的工作，向它们分配任务，并且负责处理失败、故障和重试等问题。心跳机制是JobTracker和TaskTracker之间的通信方式，在Hadoop中，JobTracker不仅可以控制和管理TaskTracker，同时也能监测TaskTracker的状态，同时确保它们的一个节点不会失效。
    综上所述，Hadoop作为一种分布式的大数据处理框架，它的工作原理是基于Hadoop Common、HDFS和Hadoop MapReduce三个部分的，这些部分可以在集中的不同节点上共同工作，以处理和分析大规模数据集。

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