Apache Hadoop
Hadoop是一个开源的分布式计算平台，能够使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大规模数据。Hadoop 的历史可以追溯到2002年，当时雅虎的Doug Cutting和Mike Cafarella开始开发一个能够处理大规模数据集的系统。他们的开发基于谷歌的两篇论文，一篇是关于Google文件系统（GFS）的论文，另一篇是关于MapReduce计算模型的论文。Hadoop的前身是Apache Lucene的子项目Nutch的一部分，Doug Cutting将其取名为Hadoop，以纪念他儿子的玩具大象，并在2006年剥离出来成为一个独立发展的软件。
Hadoop在Lucene历史背景说明了它最初的设计目的：处理海量数据。在早期，Hadoop主要被用于处理网络爬虫的数据，然后被用于搜索引擎等应用。随着时间的推移，Hadoop被越来越多地应用于数据仓库、数据湖、数据分析、机器学习等领域，成为了处理大数据的标准工具之一。
发展历史
2002年-2005年：Hadoop的前身Nutch
2002年10月，Doug Cutting和Mike Cafarella创建了开源网页爬行纲项目nutch。Nutch最初是为了从网络中收集和索引大量的网页信息，以便后续进行搜索和数据分析。然而，Nutch的发展需要一个可靠的分布式文件系统和计算模型来处理海量的数据，这正是Hadoop的主要功能。
2003年10月，谷歌发表了Google File System（GFS）论文，这启发了Doug Cutting和Mike Cafarella将GFS的设计思想应用到Nutch中。2004年，他们在Nutch中实现了GFS的功能，即Hadoop分布式文件系统（hdfs）的前身。随后，在2004年10月，Google又发表了MapReduce论文，这引导了Hadoop计算模型的设计。
2005年2月，Mike Cafarella在nutch中实现了MapReduce的最初版本。同年12月，Nutch使用MapReduce和NDFS（Nutch Distributed File System）运行。
2006年-2010年：Hadoop成为一个独立的项目
2006年1月，Doug Cutting加入雅虎，雅虎提供一个专门的团队和资源将Hadoop发展成一个可在网络上运行的系统。2月，Apache Hadoop项目正式启动以支持MapReduce和HDFS的独立发展。4月，Apache Hadoop发布了第一个版本，Doug Cutting将其取名为Hadoop，以纪念他儿子的玩具大象。
2008年1月，Hadoop成为apache顶级项目。6月，Hadoop SQL框架——hive成为了Hadoop的子项目。
2009年7月，Hadoop Core模块更名为Hadoop Common。同时，MapReduce和Hadoop Distributed File System（HDFS）成为Hadoop项目的独立子项目。此外，Avro和Chukwa也成为Hadoop新的子项目。
2009年8月，Hadoop创始人Doug Cutting加入Cloudera担任首席架构师。他的团队致力于推动Hadoop的商业应用和发展。
2010年5月，多个Hadoop相关项目成为apache顶级项目。其中，Avro和HBase脱离Hadoop项目，成为Apache顶级项目。hive和Pig也脱离Hadoop，成为独立的Apache顶级项目。 在这段时间内，Hadoop逐渐被越来越多的企业采用，包括雅虎、Facebook、Twitter等。这促进了Hadoop生态系统的发展，并使得Hadoop成为当时最受欢迎的大数据处理平台之一。
2011年-2012年：Hadoop的快速发展
2011年10月，Apache Hadoop 0.20.205版本发布，这个版本引入了Apache Hadoop Security，这使得Hadoop可以处理更敏感的数据。同年，Apache Hadoop 0.22.0版本发布，这个版本加入了Hadoop Common项目，使得Hadoop更加通用化。
2011年12月，Apache Hadoop 1.0.0版本发布。这个版本标志着Hadoop成为了一个真正的可靠和稳定的大数据处理平台。同年，Cloudera发布了CDH4（Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop 4）版本，这个版本加入了Hadoop的许多新特性和工具，包括HBase、Apache ZooKeeper和Hue等。
2012年10月，第一个Hadoop原生查询引擎Impala加入到了Hadoop生态圈。
除了技术上的发展，Hadoop在这段时间内也吸引了更多的企业加入到Hadoop生态系统中。例如，IBM发布了InfoSphere BigInsights，基于Hadoop的大数据处理平台。还有一些新的Hadoop发行版出现，如Hortonworks和MapR等，他们都为Hadoop的发展做出了贡献。
2013年至今：Hadoop不断扩展功能与完善生态系统
2013年11月，Hadoop 2.0发布，引入了yarn（Yet Another 资源 Negotiator）资源管理器。YARN使得Hadoop不再局限于MapReduce计算模型，而是将MapReduce作为一种应用程序，可以运行在YARN之上。并且也可以支持其他计算框架，如Spark和Storm等。
2014年2月，apache Spark成为Hadoop生态系统中备受关注的一个项目，并成为Apache基金会顶级项目。相比于MapReduce，Spark具有更高的性能和更多的计算功能。许多企业开始将Spark集成到Hadoop生态系统中。
2015年4月，Hadoop 2.7发布，引入了Hadoop Docker支持，使得Hadoop能够更容易地在Docker容器中部署和运行。此外，Hadoop 2.7还引入了许多新的功能和改进，如备份节点、磁盘负载均衡等。
2016年4月，apache Zeppelin成为了Hadoop生态系统中备受关注的一个数据分析和可视化工具。Zeppelin提供了一个交互式的Web界面，使得用户能够轻松地进行数据分析和可视化。
2016年9月，Hadoop 3.0发布，引入了许多新的功能和改进，如支持Erasure coding、GPU加速、Container Shuffle等。Hadoop 3.0还升级了yarn和hdfs，使得Hadoop能够更好地支持大规模的数据处理。
2018年中，Hadoop生态系统中的项目继续不断增加。例如，Apache Kafka成为了Hadoop生态系统中备受关注的一个实时流处理平台。此外，Apache Druid成为了Hadoop生态系统中备受关注的一个OLAP数据存储和查询引擎。
2019年3月，Hadoop 3.2发布，引入了许多新的功能和改进，如支持Erasure coding、GPU加速、Container Shuffle等。此外，Hadoop 3.2还引入了许多新的API和工具，如S3A支持、Hadoop Ozone、Hadoop Token Service等。
2020年中，Hadoop生态系统中的项目继续不断增加。例如，Apache Arrow成为了Hadoop生态系统中备受关注的一个跨语言数据存储和处理框架。此外，apache Hudi成为了Hadoop生态系统中备受关注的一个分布式数据湖工具。
Hadoop已经成为了大数据处理领域的重要工具之一，其生态系统中包括许多重要的项目，如Spark、Kafka、hive等。随着新的技术和应用场景的出现，Hadoop生态系统将不断扩展和完善。
Hadoop的核心组件
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。Hadoop的核心组件主要包括以下四个部分。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop生态系统中的一个分布式文件系统，最初由Apache Hadoop项目开发和维护。它的设计目标是支持大规模数据处理应用程序的存储和处理。HDFS是基于谷歌文件系统（GFS）的研究成果，但在一些方面进行了优化和改进。
HDFS由两个核心组件组成：NameNode和DataNode。NameNode是主节点，负责管理文件系统的命名空间、控制数据块的复制和处理客户端访问请求。DataNode是数据节点，存储和提供数据块。hdfs中的文件被分成数据块（通常大小为128 MB或256 MB），并在数据节点之间进行复制，以提供故障容许度能力。每个数据块都有多个副本（通常是三个），这些副本分布在不同的数据节点上，以保证可靠性。这样，即使某个数据节点失效，数据块也可以从其他节点恢复。
HDFS提供了多种方式来访问存储在其中的文件，包括Java API、命令行界面和Web界面。用户可以使用这些接口来上传、下载、删除和查看文件。HDFS还具有高扩展性和高可靠性的优点。它可以容易地扩展到数百台甚至数千台服务器，并且可以通过数据块复制来保证数据的可靠性和可用性。
Hadoop YARN
yarn是Hadoop的资源管理器，它最初是作为Hadoop 2.0的新功能引入的。YARN的设计目标是将Hadoop从一个仅适用于MapReduce的系统转变为一个通用的分布式计算平台，使得Hadoop可以支持多种分布式计算框架，如Apache Spark、Apache Flink等。
YARN通过将集群资源的管理和任务的调度分离开来，使得不同的应用程序可以共享集群资源，提高了集群资源的利用率。YARN中包含两个核心组件：ResourceManager和NodeManager。ResourceManager负责管理集群资源，为不同的应用程序分配资源；NodeManager在每个节点上运行，并负责启动、停止和监控容器（运行应用程序的进程）。在yarn中，应用程序被封装成容器（集装箱），容器是一种虚拟化的执行环境，它包含应用程序的代码、依赖项和环境设置。YARN根据应用程序的需求为其分配容器，并根据需要动态调整容器的数量和大小。
YARN提供了丰富的API和CLI接口，用于管理和监控应用程序的运行状态，如启动、停止、查询等操作。此外，YARN还提供了Web界面，可以查看集群资源的使用情况、应用程序的运行状态等信息。
Hadoop MapReduce
MapReduce是Hadoop的数据处理框架，用于处理大规模数据集。它最初由谷歌的MapReduce研究论文启发，是Hadoop 1.0版本的核心组件之一。Hadoop MapReduce的设计目标是将数据分布式处理，使得数据处理任务可以在分布式计算节点上并行执行。
Hadoop MapReduce的处理流程可以分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段将输入数据分成若干个小块，并对每个小块执行相同的计算，生成一个键值对序列作为输出；Reduce阶段对Map输出的键值对序列进行排序和归并，并执行相应的计算，生成最终的输出结果。
在Hadoop MapReduce中，Map和Reduce任务可以在不同的计算节点上并行执行，使得数据处理任务可以快速处理大规模数据集。此外，Hadoop MapReduce还提供了数据本地化优化机制，即将计算任务尽可能地调度到存储着相关数据的计算节点上执行，从而减少数据传输的开销，提高处理效率。
Hadoop MapReduce提供了多种API和CLI接口，如Java API、Streaming API等，以支持开发人员使用自己熟悉的编程语言进行数据处理。此外，Hadoop MapReduce还提供了丰富的监控和管理工具，如JobTracker、TaskTracker等，用于监控和管理任务的执行状态、失败重试等。
Hadoop Common
Hadoop Common是Hadoop生态系统中的一个核心模块，提供了Hadoop分布式计算框架中需要的基础库和工具。它包含了分布式文件系统（hdfs）和分布式计算框架（MapReduce）的通用代码和工具。
Hadoop Common提供了Hadoop生态系统中各个组件之间的通信和协调机制，如RPC机制、序列化和反序列化机制、安全认证机制、日志和异常处理等。此外，Hadoop Common还提供了一系列工具和实用程序，如命令行工具、文件系统操作API、Shell API等，以便于开发人员使用Hadoop分布式计算框架进行数据处理和管理。
Hadoop Common还提供了一些额外的组件，如Apache ZooKeeper、Avro、Thrift等，以支持更丰富的分布式计算场景。例如，ZooKeeper用于分布式协调和锁定，Avro和thrift用于支持不同语言和平台之间的数据交换。Hadoop Common还提供了丰富的配置选项和可扩展性接口，以满足不同的业务需求和环境需求。开发人员可以通过修改配置文件和实现自定义扩展点等方式，来定制Hadoop分布式计算框架的行为和性能。
Hadoop的生态系统
除了Hadoop本身，Hadoop生态系统还包括许多其他工具和技术，如Avro、Parquet、Apache Sqoop、hive、Pig、HBase、Spark等。这些工具可以帮助用户更方便地使用Hadoop来处理和分析数据。以下是Hadoop生态系统中的重要的组件和技术Hive、Spark、Hbase的简要介绍。
Hive
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一种类SQL的查询语言，称为HiveQL，用于查询和分析大规模的数据。Hive将查询翻译成MapReduce作业，并在Hadoop集群上执行。hive的应用场景主要包括数据仓库、数据分析、日志分析等领域。它可以帮助用户快速地进行大规模数据处理和分析，从而提高数据处理的效率和精度。
Spark
Spark是一个用于大规模数据处理的统一分析引擎，由加利福尼亚大学伯克利分校的AMPLab开发。Spark支持基于内存的计算，可以比Hadoop MapReduce更快地处理数据，Spark可以在Hadoop、Mesos、yarn、kubernetes等集群管理器上运行，也可以在单机上运行。Spark的应用场景包括数据科学和机器学习、SQL分析和BI、存储和基础设施等领域。
HBase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库系统，基于Apache Hadoop项目构建。它支持海量数据存储和实时读写操作，通常用于存储非结构化或半结构化数据，例如Web页面、日志数据、传感器数据等。HBase适用于大规模、高速读写的数据存储场景，如实时大数据分析、Web日志处理、用户行为分析、在线广告等。
Hadoop 的优缺点和应用场景
Hadoop的优势在于可以处理大规模的数据集，以及提供了高可靠性、高可扩展性和高容错性，尽管Hadoop具有很多的优点，但也存在着不适合低延迟数据访问等缺点。Hadoop的分布式存储和计算模型使其成为处理海量数据的理想选择，它的应用场景涵盖了多个领域，如搜索引擎、社交网络、金融、医疗保健、电信等。
优势
处理大规模数据集
Hadoop可以处理大规模的数据集，包括海量结构化和非结构化数据，它支持多种数据类型和格式，例如文本、图像、音频、视频等。Hadoop可以有效地处理从几十GB到几百PB的数据集。
高可靠性
Hadoop的高可靠性是由其分布式存储和计算模型决定的。数据在Hadoop中被分成许多块，并存储在不同的计算节点上，这样即使某个节点发生故障，数据也可以在其他节点上找到。此外Hadoop还具有数据冗余功能，可以在数据丢失时自动恢复数据。
高可扩展性
Hadoop的计算和存储能力可以随着集群规模的增加而线性扩展，因此可以轻松处理不断增长的数据量。
高容错性
Hadoop的高容错性是指其可以在计算节点或数据节点出现故障时继续运行。Hadoop的数据冗余和计算任务重试机制可以确保故障节点的任务被重新分配到其他可用节点上，从而保证了任务的完成和数据的可靠性。
不足
不适合低延迟数据访问
hdfs是为大规模数据批处理而设计的，具有高吞吐率，但同时也存在较高的延时。主要是由于HDFS需要将大文件切分为多个块并分布式存储，同时还需要进行数据本地性优化以减少网络传输开销。此外，Hadoop的MapReduce模型也需要大量数据交换和磁盘I/O，增加了处理时间。因此，在需要实时处理的场景中，应考虑使用或者引入其他技术。
不能高效存储大量小文件
Hadoop是基于HDFS文件存储系统，HDFS是采用块为基本单位存储数据，每个块大小为64KB，如果一个文件达不到64KB，也会存成一个独立的块。如果存在大量的小于64KB的小文件，那么会造成每个块都无法存储满，造成大量的空间浪费。
不支持多用户写入并任意修改文件
Hadoop目前不支持多用户并发写入和随机修改同一文件的功能。相反，它只允许一个文件只有一个写入者，并且只允许对文件进行追加操作，也就是新写入的数据会添加在文件末尾。这种方式与传统关系型数据库不同，因为Hadoop的设计目标是高吞吐量和数据处理能力而非实时数据访问。
应用场景
搜索引擎
搜索引擎需要处理网页、图片、视频等数据并进行存储、索引和分析。Hadoop可以帮助搜索引擎公司处理这些数据，提高搜索引擎的响应速度和搜索质量。在2007 年，百度集团开始使用 Hadoop 做离线处理。
社交网络
社交网络需要处理用户上传的文本、图片、视频等数据，同时需要进行用户行为分析、广告推荐等任务。Hadoop可以帮助社交网络公司处理这些数据，提高社交网络的运营效率和用户体验。例如Facebook利用Hadoop进行数据处理和分析，并推出了数据仓库工具hive。
电子商务
电子商务需要处理大量的用户数据、订单数据、商品数据等，同时需要进行数据分析、推荐系统等任务。Hadoop 可以帮助电商公司处理这些数据，并进行实时分析，以便更好地了解用户行为和提供个性化的服务。在2008年，淘宝开始投入研究基于 Hadoop 的系统“云梯”，并将其用于处理电子商务相关数据。
在线广告
在线广告需要处理大量的广告数据和用户数据，同时需要进行实时的竞价、定位和投放。Hadoop可以帮助在线广告公司处理这些数据，以便更好地了解用户行为和提供精准的广告投放，Hadoop便是起源于美国著名的互联网门户网站雅虎。
Hadoop的未来发展
Hadoop已经成为大数据处理领域的重要技术，其未来发展前景广阔，以下是Hadoop未来发展的几个趋势。
参考资料
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