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首先我们来了解一下Haddop的生态圈，Hadoop项目主要包括以下几个模块：HDFS是一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统；MapReduce是一个分布式的离线并行计算框架；Hadoop YARN是一个新的MapReduce框架，任务调度与资源管理；Pig 轻量级的语言，可以将命令转换为MapReduce程序；Hive 相当于SQL到MapReduce的映射器；HBase Nosql数据库 非关系型的列式数据库，其他的就不再一一介绍了，读者可自行了解。
JobTracker主要用于处理作业（用户提交代码）的后台程序，决定有哪些文件参与处理，然后切割task并分配节点，同时监控task并且重启失败的task（于不同的节点上）。，每一个集群只有唯一一个JobTracker，位于Master节点上。TaskTracker（任务跟踪器）位于slave节点上，与dataNode结合（代码与数据一起的原则），管理各自节点上的task（由jobtracker分配）， 每个节点只有一个tasktracker,但一个tasktracker可以启动多个JVM，用于并行执行map或reduce任务，TaskTracker可以与JobTracker交互。
接下来是Hadoop的安装和准备工作：安装jdk，配置环境变量；hadoop安装，设置环境变量、设置用户路径、修改配置文件；配置SSH免密码登录：安装SSH 生成一对空口令密钥对，生成的公钥放在系统等。Hadoop有三种运行模式，分别是：单机模式、伪分布式、完全分布式。单机模式安装简单，无需任何配置，但是仅限于调试使用；伪分布式即在单节点上同时启动namenode、datanode、jobtracker、tasktracker、secondary namenode等5个进程，模拟分布式运行;完全分布式便是正常的分布式Hadoop集群。
Hadoop的具体安装我们不介绍，下面介绍一下Hadoop中配置相关的文件，如下图所示。需要注意的是我们在core-site.xml中配置NameNode的IP地址和端口号（fs.default.name）为hdfs://master:9000，我们修改mapred-site.xml文件配置作业跟踪器的位置（mapred.job.tracker）:localhost:9001。
下面我们来简单了解一下MapReduce的原理。Map任务处理：读取输入文件内容，解析成key、value对；重写map方法，编写业务逻辑输出新的key、value对；对输出的key、value进行分区（Partitioner类）；对数据按照key进行排序、分组，相同key的value放到一个集合中。Reduce任务处理：对多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点；对多个map任务的输出进行合并、排序，写reduce函数自己的逻辑，对输入的key、value处理，转换成新的key、value输出；把reduce的输出保存到文件中。
我们可以通过web来了解Hadoop的活动，通过浏览器和http访问jobtracker所在节点的50030端口监控jobtracker，通过浏览器和http访问namenode所在节点的50070端口监控集群，并在/logs目录下查看日志信息。Hadoop官网上有一些技术文档，如下图所示。
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文中内容为学习笔记整理，篇幅有限不能全面介绍还望见谅。