Hadoop是一个开源框架，允许跨分布式计算环境存储和处理大数据集。HDFS和MapReduce是Hadoop的两个核心组件，其中HDFS负责数据存储，而MapReduce负责数据处理。本文将深入探讨HDFS的工作原理、特点以及与常规文件系统的区别，并讨论MapReduce程序配置的重要参数。
HDFS是一个高度容错的系统，设计用于跨成百上千台服务器分布存储大规模数据集。每个服务器都存储文件系统数据的一部分，HDFS能够识别并自动恢复服务器上可能发生的问题。HDFS的高吞吐量使其适合于存储和扫描数百万数据行，并计算或聚合数据的部分。HDFS旨在构建在低成本、广泛可用的商用硬件上，具有成本效益。
常规文件系统中，所有数据都存储在一个地方，机器的故障容忍度低，数据恢复困难。由于寻道时间较长，数据处理时间也较长。而HDFS通过跨多个平台分布和管理数据，即使DataNode失败，数据仍可以从组中的其他节点检索。由于需要从本地磁盘读取数据并从多个系统协调数据，读取时间较长。
配置MapReduce程序时，需要考虑以下参数：作业在HDFS的位置、作业的输出位置、输入和输出格式、包含map和reduce函数的类以及包含这些类的JAR文件。这些参数对于MapReduce作业的成功执行至关重要。
Hadoop可以在三种不同的模式下运行：独立（本地）模式、伪分布式模式和完全分布式模式。独立模式是默认模式，所有Hadoop组件如NameNode、DataNode、ResourceManager和NodeManager都作为单个Java进程运行。伪分布式模式是指单节点Hadoop部署，所有Hadoop服务包括主服务和从服务都在单个计算节点上运行。完全分布式模式是指Hadoop主服务和从服务在不同节点上运行的Hadoop部署。
RecordReader与InputSplit交互，将数据转换为map任务可以读取的键值对。Combiner是一个可选步骤，类似于微型reducer，它接收来自map任务的数据，处理后将结果转发到reduce阶段。Partitioner确定将使用多少reduce作业来汇总数据，并确保combiner输出被路由到reducer，调节中间map输出的重要分割。