首先，hdfs仅是一个分布式文件存储系统，以一个一个文件为单位进行的存储。文件在hdfs中以块的方式存储在多个节点上（当作备份，默认3备份）。
mapreduce是Hadoop提供的一个访问hdfs来进行的计算框架。可以在本地或者远程来执行编写的计算程序。 文件的获取可以从hdfs或者其他地方来获取文件。非Hadoop环境也可执行计算任务。
MapReduce程序的运行模式主要有两种：
（1）本地运行模式：在当前的开发环境模拟MapReduce执行环境，处理的数据及输出结果在本地操作系统。
（2）集群运行模式：把MapReduce程序打成一个Jar包，提交至Yarn集群上去运行任务。由于Yarn集群负责资源管理和任务调度，程序会被框架分发到集群中的节点上并发的执行，因此处理的数据和输出结果都在HDFS文件系统中。
集群运行模式只需要将MapReduce程序打成Jar包上传至集群即可
1、计算框架学习 2、收集、清洗学习 3、分析学习 4、展示学习