Hadoop 的大数据架构，用起来真的挺爽的。核心两个东西：一个是HDFS，管文件存储的；另一个是MapReduce，干并行计算的。配合起来，大文件怎么切、怎么放、怎么跑，统统搞定。适合你这种要成吨日志、搞推荐、跑的场景，实用得。

HDFS 的块机制有意思。128MB 一块，默认三份副本，分布在不同节点上。这样某台机器挂了也不慌，数据能迅速恢复。NameNode负责管理“谁放哪儿”，DataNode负责真实的存取，分工明确。

MapReduce的套路比较经典。先是Map阶段，数据生成一堆key-value；Shuffle一下，把相同 key 的聚到一块儿，是Reduce来做最终的聚合计算。说白了就是并行+归总，效率还不错。

Hadoop 生态也蛮丰富。像YARN这种做资源调度的，把任务安排得明明白白。Hive、Pig这种 SQL 风格的查询语言，挺适合你不想写太多 Java 代码的时候用一用。

还有HBase，搞实时查询的；ZooKeeper，用来管配置、协调服务；这些在大型集群里都比较常见，配起来也不难。熟了之后你会觉得蛮顺手的。

大数据用在哪？比如日志、推荐系统、社交网络建模、金融预测……反正只要数据多、结构乱，Hadoop 都有一席之地。嗯，用来跑模型前的数据预，也合适。

但要注意哦，性能调优是个坑，比如磁盘 I/O、网络传输、内存分配这些，稍微不注意就会卡壳。安全性也得上点心，Hadoop 现在支持 Kerberos 验证和审计了，搞企业部署还是得配上。

如果你刚上手大数据，或者正愁怎么成百 G 的文件，这份ppt真的可以帮你理出个头绪。内容系统、例子也接地气，下载看看，不亏。