初识Hadoop，了解Hadoop起源背景及其生态圈

1.Hadoop起源于背景

Hadoop雏形开始于2002年的Apache的Nutch，是一个开源Java 实现的搜索引擎。Nutch的目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能，随着抓取的数据量的增加，面临着扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储与索引问题。

1）2004年Nutch创始人Doug Cutting基于Google的GFS论文实现了分布式文件存储系统名为NDFS。

2）2005年Doug Cutting又基于Google的MapReduce论文，在Nutch搜索引擎实现了该功能。

3）2006年，Yahoo雇用了Doug Cutting，Doug Cutting将NDFS和MapReduce升级命名为Hadoop，NDFS也就变为了HDFS。

2.Hadoop介绍

Hadoop是Apache旗下的一套开源软件平台，是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，具有可靠、高效、可伸缩的特点。官网网址：

Apache Hadoop

Hadoop实现了包括分布式文件系统HDFS和MapReduce框架在内的云计算软件平台的基础架构，并且在其上整合了包括数据库、云计算管理、数据仓储等一系列平台，其已成为工业界和学术界进行云计算应用和研究的标准平台。

3.Hadoop组件

（1）Hadoop Common: Hadoop的基础工具类库，为其他模块提供通用工具,包括JNDI和RPC

（2）Hadoop HDFS (Hadoop Distributed File System): 分布式文件存储系统，可以存储海量数据

（3）Hadoop YARN（Yet Another Resources Negotiator）: Hadoop2.0以后版本提供的job调度和分布式资源管理框架（运算资源调度系统）

（4）Hadoop MapReduce: 基于YARN系统的并行处理大数据集的编程模型(Hadoop2.x开始基于yarn)，基于Map和Reduce两大阶段构成的，其中Map是把一个计算任务分成很多小任务进行并行计算，Reduce是做最后的统计工作的。

其中，HDFS、YARN、MapReduce是Hadoop中最为核心的组件。

Hadoop Ozone: 可扩展的分布式对象存储系统（HDFS是大数据存储系统，但是无论大集群还是小集群其扩展性都受NameNode的限制，虽然HDFS可以通过Federation进行扩展，但是依然深受小文件和4亿个文件的困扰，于是分布式key-value存储系统Ozone诞生了，Ozone能够轻松管理小文件和大文件。）

Hadoop Submarine:Hadoop机器学习引擎

4.Hadoop 生态圈

（1） Ambari：一个基于web的工具，用来供应、管理和监测Apache Hadoop集群，包括支持Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce、Hive、HCatalog、HBase、ZooKeeper、Oozie、Pig和Sqoop。Ambari 也提供一个可视的仪表盘来查看集群的健康状态(比如热图)，并且能够以一种用户友好的方式根据其特点可视化的查看MapReduce、pig和Hive 应用来诊断其性能特征。

     （2） Avro :数据序列化系统。

     （3）Cassandra ：可扩展的多主节点数据库，而且没有单节点失败情况。

     （4） Chukwa : 管理大型分布式系统的数据收集系统

    （5）  HBase ： 一个可扩展的分布式数据库，支持大表的结构化数据存储

    （6）  Hive ： 一个提供数据概述和AD组织查询的数据仓库

     （7）Mahout ：可扩展大的机器学习和数据挖掘库

     （8）Pig ：一个支持并行计算的高级的数据流语言和执行框架

    （9） Spark ： 一个快速通用的Hadoop数据的计算引擎。spark 提供一个简单和富有表现力的编程模型并支持多领域应用，包括ETL、机器学习、流处理 和图计算。

      （10）Tez ： 一个通用的数据流处理框架，构建在Hadoop YARN上，提供一个有力的灵活的引擎来执行一个任意的DAG任务来处理数据(批处理和交互式两种方式)。Tez 可以被Hive、Pig和其他Hadoop生态系统框架和其他商业软件（如：ETL工具）使用，用来替代Hadoop MapReduce 作为底层的执行引擎。

      （11） ZooKeeper ：一个应用于分布式应用的高性能的协调服务。

需要说明的是，上图并没有包括当前生态圈中的所有组件。而且hadoop生态圈技术在不断的发展，会不断有新的组件出现，一些老的组件也可能被新的组件替代。需要持续关注Hadoop开源社区的技术发展才能跟得上变化。

5.Hadoop作用

通过Hadoop可以快速搭建自己的分布式存储系统和分布式运算系统，它可以缩短数据处理时间，同时可以尽量在低成本的情况下实现数据的分析与挖掘。

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