我认所谓整合指：我编写MapReduce程序HDFS读取数据插入Cassandra直接Cassandra读取数据进行相应计算

HDFS读取数据插入Cassandra

于种类型我按照几步骤操作

1需要插入Cassandra数据传HDFS

2启Hadoop MapReduce程序

种类型整合其实Cassandra本身没联系我运行普通MapReduce程序Map或者Reduce端计算数据插入Cassandra仅已

直接Cassandra读取数据进行相应计算

功能Cassandra0.6.x版本添加其Cassandra直接读取MapReduce需要数据实现于Cassandra全表扫描功能

操作步骤：

1MapReduce程序指定使用KeySpaceColumnFamilySlicePredicate等Cassandra相关参数（关于些概念参考《Cassandra数据模型》《谈谈Cassandra客户端》）

2启Hadoop MapReduce程序

种类型整合HDFS读取数据整合相比许同主要面几点区别：

1输入数据源同：前种HDFS读取输入数据种Cassandra直接读取数据

2Hadoop版本同：前种使用任何版本Hadoop种能使用Hadoop0.20.x

整合Hadoop0.19.x与Cassandra0.6.x

Cassandra0.6.x(+微信关注网络世界)默认实现与Hadoop0.20.x整合我直接Hadoop0.19.x使用

所要实现目标我第步需要做事情修改Cassandra源代码提供Hadoop0.19.x使用功能

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　　我的普通的电脑是主板上接一块或几块硬盘，分区后格式化成fat32或是ntfs或是ext3，这样操作系统就可以直接访问。
而这层逻辑就是文件系统，它负责处理管理分区中的数据，文件是如何放置，目录结构怎么处理，怎么由一个文件名找到它实际存放的数据的磁道。

然后，在hadoop层面，由于它设计为以多台廉价的机器处理大数据，所以一台机器无法放置如此多的数据，把这些数据存放至多台机器的硬盘上。
为了存储这些文件，hadoop在操作系统的文件系统层面上又虚拟了一层文件系统，叫hdfs。它的用途基本上与我们平时用的文件系统类型，只不过对多机环境做了特殊设置，比如将数据进行分块，默认存储多份等。但这些都是在文件系统层面做到，在hadoop用户层面，人们看到的就是一个统一的文件系统，就像你看到c盘，直接用就好，不用关心数据是如何存在磁盘中的。
然后mapreduce是在hadoop的基础上操作，或者说是以前你统计一个文件中的单词数，直接计算就好了。但是，在hadoop的环境下，你的文件可能被分成块保存在了多台机器上，只在一台机器上计算无法取得正确的结果。
所以，mapreduce是在获得大数据计算能力前提上的妥协，它把你以前逻辑上一步就能完成的事拆成两步。比如wordcount的map函数就是把可以多台机器并行操作的拆分单词并标记个数为1的操作拆出来，这样多台机器可以同时进行计算。完成后再进行reduce步骤，把每个单词的总的个数计算出来。

瞎写了几句，不知道能不能看明白。