想说的是，fsimage 是在磁盘。metadata是在内存。
元数据metadata，内存保存一份，磁盘保存一份。
备份机制思想，就如同在学校图书馆中的书库。为了使得借书运转，要买多本书存库。
我client提货员，向仓库管理员namenode，请求提货，在他同意同时，会将这情况写到editlog，先是将editlog写到磁盘，成功后，再写到内存。
fsimage 载入内存 合并edits
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新的fsimage
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namenode ，替换旧的
什么时候checkpoint?
fs.checkpoint.period
默认是3600秒，每隔一个小时，Secondarynamenode就要下载fsimage和edits，进行数据的同步。
条件二：
fs.checkpoint.size
edits一直在变大。一旦达到64M或128M，就要进行合并。
只要达到这两个条件的其中一个，都会进行合并。
在hadoop1.*里，就是fsimage。在hadoop2.*里，还加了后缀。
在$HADOOP_HOME/tmp/dfs/data或$HADOOP_HOME/tmp/dfs/name
对于比如hadoop fs -ls /查看到的文件啊。最终还是存放在磁盘上。因为它是Linux文件系统之上的HDFS文件系统。
安装Eclipse版本时，使用Javase，里面不自带插件，麻烦，一般用Javaee。
RPC-----远程过程调用协议，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，
为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易。
在hadoop-2.2.0源代码里，按 Ctrl + shift + T。
跳进某个方法里，按F5和F6。跳出某个方法里，按F7。
Shift + Alt +S
map <k1,v1> <k2,v2>
reduce <k2,{v2}> <k3,v3>
MR流程： 代码编写 -> 作业配置 -> 提交作业 -> 初始化作业 -> 分配任务 -> 执行任务 -> 更新任务和状态 -> 完成作业
main方法所在的类，传入一个是args0,args1
args0是map阶段前的，输入路径
args1是reduce阶段前的，输出路径
本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5598524.html，如需转载请自行联系原作者
