随着我们网络的发达，科技的发达，我们网络上产生的数据越来越多，越来越大，那么大到什么地步，有10000G那么大吗?告诉你比那个大多了!那有1000T那么大吗?比那个也大多了，已经是单一的服务器解决不了的，那么我们不是可以多用几台服务器就解决了?一台一台服务器分别写入和读取数据是很麻烦的。
接着分布式文件系统就应运而生了，它可以管辖很多服务器用来存储数据，通过这个文件系统存储数据时，我们就感觉在操作一台服务器一样。分布式文件系统管理的是一个服务器集群。在这个集群中，数据存储在集群的节点(即集群中的服务器)中，但是该文件系统把服务器的差异给屏蔽了，但是数据分布在不同的服务器中，分布在不同节点上的数据可能是属于同一个文件，为了组织众多的文件，把文件放到不同的文件夹中，文件夹可以一级一级的包含。这种组织形式称为命名空间(namespace)。命名空间管理着集群中的所有文件。命名空间的职责和正真存储真实数据的职责是不一样的。负责命名空间职责的节点称为主节点(master node)，负责存储真实数据的职责的单称为从节点(slave node)。主节点负责管理文件系统的文件结构，从节点负责存储真实的数据，我们把这样的结构称为主从式结构(master-slave)。用户操作时也应该先和主节点打交道，查询数据在哪些从节点上存储，然后才从从节点存储，然后再从从节点读取。在主节点中，为了加快用户的访问速度，会把整个命名空间信息都放在内存中，当存储的文件越多时，那么主节点就需要越多的内存空间。在从节点存储数据时，有的原始数据可能很大，有的可能很小，如果大小不一样的文件不容易管理，那么抽象出一个独立的存储文件单位，称为：块(block)。然后数据存放在集群中，可能网络原因或者服务器硬件原因造成访问失败，所以又才用了副本机制(replication)，把数据同时备份到多台服务器中，这样数据就更安全了。
在hadoop中，分布式存储系统统称为HDFS(hadoop distributed file system)。其中，主节点为名字节点(namenode)，从节点称为数据节点(datanode)。
对数据进行处理时，我们会把数据读取到内存中进行处理。如果我们对海量数据读取到内存中进行处理，比如数据大小是100GB，我们要统计文件中一共有多少个单词。要想到文件加载到内存中几乎是不可能的，要想把数据加载到内存中几乎也是不可能的。随着技术发展，即使服务器有100GB内存，这样的服务器也很昂贵，即使数据能够加载到内容，那么加载100GB也是需要很长时间的。那么这就是我们遇到的问题，那么我们怎么处理呢?
是否可以把程序代码放到存放数据的服务器上呢?因为程序代码相对于原始数据来说很小，几乎是可以忽略不计的，所以省下了原始数据的传输的时间。现在数据是存放在分布式的文件系统中，100GB的数据可能存放在很多服务器上，那么就可以把代码分发到这些服务器上，在这些服务器上同时进行，也就是并行计算，这样就大大缩短了程序执行的时间。分布式计算需要的是最终的结果，程序代码在很多服务器上执行后会产生很多的结果，因此需要一段代码对这些中间结果进行汇总。Hadoop中的分布式计算一般分为两个阶段完成的，第一阶段负责读取各数据节点中的原始数据，进行初步处理，对各个节点的数据求单词书。然后把处理结果传输到第二阶段，对中间结果进行汇总，产生最终的结果。
在分布式计算中，程序代码应该允许放在哪些数据节点上，哪些节点运行第一阶段的代码，哪些节点运行第二阶段的代码;第一阶段代码执行完毕后，传输到第二阶段代码所在节点;如果中间执行失败了，怎么办?等等问题，都需要管理。运行这些管理职责代码的节点称为主节点(master node)，运行第一二阶段程序代码的节点称为从节点(slave node)。用户的代码应该提交给主节点，由主节点负责把代码分配到不同的节点执行。
在hadoop中，分布式计算部分称为Mapreduce。其中，主节点称为作业节点(jobtracker),从节点称为从节点(tasktracker)。在任务节点中，运行第一段的代码称为map任务，运行第二段代码称为reduce任务。
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