1 简介

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理和分析海量数据。这个框架由Apache软件基金会开发和维护，起初由Doug Cutting和Mike Cafarella创建，灵感来源于Google的MapReduce论文和Google File System（GFS）的研究成果。

2 发展历史

起源阶段

• 2002年10月，Doug Cutting和Mike Cafarella为了构建一个大型的全网搜索引擎Nutch而创立了该项目。Nutch面临的问题是如何有效地存储和处理互联网规模的数据。

初始架构形成

• 受到Google发表的关于GFS（Google File System）和MapReduce两篇论文的启发，Nutch团队开始开发自己的分布式文件系统（最初称为NDFS，后来演变为HDFS）和MapReduce计算模型的开源实现。

Hadoop项目的诞生

• 2006年前后，随着Nutch内部分布式存储和计算组件的成熟，这部分功能从Nutch项目中分离出来，并以Hadoop这个名字命名，标志着Hadoop作为一个独立的项目开始发展。

成为Apache顶级项目

• 2008年1月，Hadoop正式成为Apache软件基金会的顶级项目，这极大地推动了Hadoop在开源社区的普及和发展。

Hadoop 1.x 发展

• 在Hadoop 1.x版本中，HDFS和MapReduce是两个核心组件，分别用于分布式存储和分布式计算。

Hadoop 2.x 引入YARN

• 2013年前后，随着Hadoop 2.x版本的推出，引入了资源管理系统YARN（Yet Another Resource Negotiator），使得Hadoop集群的资源利用率和多任务协调能力得到了显著提升，同时也支持了更多类型的计算框架在YARN之上运行。

生态系统扩展

• 随着时间推移，围绕Hadoop形成了一个庞大的生态系统，包含了一系列互补的大数据处理工具和框架，如Apache Hive（数据仓库工具）、Apache Pig（数据流处理语言）、Apache HBase（分布式列式数据库）、Apache Spark（内存计算框架）以及其他诸多项目。

商业应用与市场发展

• Cloudera、Hortonworks等公司在Hadoop商业化方面扮演了重要角色，为企业级用户提供支持和服务，进一步推动了Hadoop在企业级市场的应用和采纳。

至今，Hadoop已成为处理大规模数据的关键基础设施之一，尽管随着云服务和现代数据栈的发展，出现了更多竞争和替代方案，但它仍然在大数据领域保持着重要的地位。

3 三大核心组件

3 三大核心组件

Hadoop的核心组件主要包括：

1. Hadoop Distributed File System (HDFS): HDFS是一个高度容错性的系统，用于在商用硬件上搭建大规模的、分布式的、面向块存储的文件系统。它将大文件分割成多个数据块并在多台服务器（称为数据节点）上存储副本，以此提供高数据吞吐量和容错能力。

2. MapReduce: MapReduce是一个分布式编程模型，用于大规模数据集上的批处理作业。它允许开发者编写简单的map函数（处理独立数据块）和reduce函数（合并map结果），Hadoop会自动并行执行这些函数并将结果汇总，实现数据的高效并行处理。

3. Apache Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator): YARN作为Hadoop 2.x及以后版本中的资源管理和调度系统，负责整个集群资源的统一管理和调度，支持多种数据处理和计算框架运行在同一个集群上，不仅限于MapReduce。

除了以上核心组件，Hadoop生态系统还包括许多其他工具和项目，如Apache Pig、Hive（提供SQL-like查询接口）、HBase（分布式列式数据库）、Spark（快速通用数据处理引擎）、Flink（流处理和批处理框架）等，共同构成了一个庞大的数据分析与处理平台，适用于离线分析、实时计算、数据挖掘等多种应用场景。