Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop
Distributed File System）HDFS，其具有高容错性、高伸缩性等特点，设计用来部署在低廉的常用商业硬件上；它提供高吞吐率（high
throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large
data set）的应用程序。HDFS放宽了对可移植操作系统接口（POSIX，Portable Operating System Interface）的要求，实现以流的形式（streaming access）访问文件系统中的数据。
由于具备低成本和前所未有的高扩展性，Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台。就像30年前SQL（Structured
Query Language）出现一样，Hadoop正带来了新一轮的数据革命。如今Hadoop已从初出茅庐的小象变成了行业的巨人，但Hadoop仍需继续完善。
基于Java语言构建的Hadoop框架实际上一种分布式处理大数据平台，其包括软件和众多子项目。在近十年中Hadoop已成为大数据革命的中心。MapReduce作为Hadoop的核心是一种处理大型及超大型数据集（TB级别的数据。包括网络点击产生的流数据、日志文件、社交网络等所带来的数据）并生成相关的执行的编程模型。其主要思想是从函数式编程语言借鉴而来的，同时也包含了从矢量编程语言借鉴的特性。
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高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
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高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
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高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
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高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，能够自动将失败的任务重新分配。存储冗余数据来确保数据的安全性。
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低成本。普通的商业通用机器就可以运行Hadoop，Hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。Map（映射）和Reduce（归约），和他们的主要思想，都是从函数式编程语言里来的。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。
当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，经过一定处理后交给Reduce，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
Hadoop上的并行应用程序开发是基于MapReduce编程框架的。MapReduce编程模型的原理是：利用一个输入的key/value 对集合来产生一个输出的key/value 对集合。MapReduce库的用户用两个函数来表达这个计算：Map和Reduce。
用户自定义的map函数接收一个输入的key/value 对，然后产生一个中间key/value 对的集合。MapReduce把所有具有相同key值的value集合在一起，然后传递给reduce函数。用户自定义的reduce函数接收key和相关的value集合。reduce函数合并这些value值，形成一个较小的value集合。一般来说，每次reduce函数调用只产生0或1个输出的value值。通常我们通过一个迭代器把中间的value值提供给reduce
函数，这样就可以处理无法全部放入内存中的大量的value值集合了。
1. 数据分布存储
Hadoop分布式文件系统（HDFS）由一个名称节点（NameNode ）和N个数据节点 （DataNode）组成，每个节点均是一台普通的计算机。在使用方式上HDFS与我们熟悉的单机文件系统非常类似，它可以创建目录，创建、复制和删除文件，以及查看文件的内容等。但HDFS底层把文件切割成了Block，然后这些
Block 分散地存储于不同的 DataNode 上，每个 Block 还可以复制数份数据存储于不同的 DataNode 上，达到容错容灾的目的。NameNode 则是整个 HDFS 的核心，它通过维护一些数据结构来记录每一个文件被切割成了多少个 Block、这些 Block 可以从哪些 DataNode 中获得，以及各个 DataNode 的状态等重要信息。
2. 分布式并行计算
Hadoop 中有一个作为主控的
JobTracker，用于调度和管理其他的 TaskTracker，JobTracker 可以运行于集群中的任意一台计算机上。TaskTracker则负责执行任务，它必须运行于 DataNode 上，也就是说DataNode 既是数据存储节点，也是计算节点。 JobTracker 将 map 任务和 reduce 任务分发给空闲的 TaskTracker，让这些任务并行运行，并负责监控任务的运行情况。如果某一个
TaskTracker 出了故障，JobTracker 会将其负责的任务转交给另一个空闲的 TaskTracker 重新运行。
3. 本地计算
数据存储在哪一台计算机上，就由哪台计算机进行这部分数据的计算，这样可以减少数据在网络上的传输，降低对网络带宽的需求。在 Hadoop 这类基于集群的分布式并行系统中，计算节点可以很方便地扩充，它所能够提供的计算能力近乎无限，但是由于数据需要在不同的计算机之间流动，故网络带宽变成了瓶颈，“本地计算”是一种最有效的节约网络带宽的手段，业界把这形容为“移动计算比移动数据更经济”。
4. 任务粒度
把原始大数据集切割成小数据集时，通常让小数据集小于或等于 HDFS 中一个 Block 的大小（默认是64MB），这样能够保证一个小数据集是位于一台计算机上的，便于本地计算。有 M 个小数据集待处理，就启动 M 个 map 任务，注意这 M 个map 任务分布于 N 台计算机上，它们会并行运行，reduce 任务的数量 R 则可由用户指定。
5. 数据分割（Partition）
把 map 任务输出的中间结果按 key 的范围划分成R份（R是预先定义的reduce 任务的个数），划分时通常使用 hash 函数（如：hash(key) mod R），这样可以保证某一范围内的 key一定是由一个 reduce 任务来处理的，可以简化 Reduce 的过程。
6. 数据合并（Combine）
在数据分割之前，还可以先对中间结果进行数据合并（Combine），即将中间结果中有相同 key的 <key, value> 对合并成一对。Combine 的过程与reduce 的过程类似，很多情况下可以直接使用reduce 函数，但 Combine 是作为map 任务的一部分，在执行完map函数后紧接着执行的。Combine 能够减少中间结果中 <key, value>
对的数目，从而降低网络流量。
7. Reduce
Map 任务的中间结果在做完 Combine 和 Partition 之后，以文件形式存于本地磁盘上。中间结果文件的位置会通知主控 JobTracker，JobTracker 再通知 reduce 任务到哪一个 DataNode 上去取中间结果。注意，所有的map 任务产生的中间结果均按其key 值用同一个 hash 函数划分成了R份，R个reduce 任务各自负责一段key 区间。每个reduce 需要向许多个map
任务节点取得落在其负责的key 区间内的中间结果，然后执行reduce函数，形成一个最终的结果文件。
8. 任务管道
有 R 个 reduce 任务，就会有 R 个最终结果，很多情况下这 R 个最终结果并不需要合并成一个最终结果，因为这 R 个最终结果又可以作为另一个计算任务的输入，开始另一个并行计算任务，这也就形成了任务管道。