一，Hadoop介绍
狭义上Hadoop指的是Apache软件基金会的一款开源软件，用java语言实现。允许用户使用简单的编程模型实现跨机器集群对海量数据进行分布式计算处理
- Hadoop核心组件
Hadoop HDFS(分布式文件存储系统):解决海量数据存储
Hadoop YARN(集群资源管理和任务调度框架):解决资源任务调度
Hadoop MapReduce(分布式计算框架):解决海量数据计算 - 官网
http://hadoop.apache.org/
广义上Hadoop指的是围绕Hadoop打造的大数据生态圈
Hadoop发展简史
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Hadoop之父: Doug Cutting
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Hadoop起源于Apache Lucene子项目:Nutch
Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎
遇到瓶颈:如何解决数十亿网页的存储和索引问题 -
Google三篇论文
《The Google file system》 :谷歌分布式文件系统GFS
《MapReduce: Simplifed Data Processing on Large Clusters》 :谷歌分布式计算框架MapReduce
《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》 :谷歌结构化数据存储系统
Hadoop现状
- HDFS作为分布式文件存储系统，处在生态圈的底层与核心地位
- YARN作为分布式通用的集群资源管理系统和任务调度平台，支撑各种计算引擎运行，保证了Hadoop地位
- MapReduce作为大数据生态圈第一代分布式计算引擎，由于自身设计的模型所产生的整端，导致企业一线几乎不再
直接使用MapReduce进行编程处理，但是很多软件的底层依然在使用MapReduce引警来处理数据
二，Hadoop特性
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扩容能力
Hadoop是在可用的计算机集群间分配数据并完成计算任务的，这些集群可方便灵活的方式扩展到数以千计的节点
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成本低
Hadoop集群允许通过部署普通廉价的机器组成集群来处理大数据，以至于成本很低看重的是集群整体能力
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效率高
通过并发数据，Hadoop可以在节点之间动态并行的移动数据，使得速度非常快
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可靠性
能自动维护数据的多份复制，并且在任务失败后能自动地重新部署(redeploy )计算任务。所以Hadoop的按位存储和处理数据的能力值得人们信赖
三，Hadoop发行版本，架构变迁
3.1 Hadoop发行版本
Apache开源社区版本
商业发行版本：
3.2 Hadoop架构变迁
Hadoop架构变迁（1.0-3.0变迁)
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Hadoop 1.0
HDFS(分布式文件存储)
MapReduce(资源管理和分布式数据处理 -
Hadoop 2.0
HDFS(分布式文件存储)
MapReduce(分布式数据处理)
YARN(集群资源管理、任务度) -
Hadoop 3.0：Hadoop 3.0架构组件和Hadoop 2.0类似,3.0着重于性能优化
- 通用方面
精简内核、类路径隔离、she11脚本重构 - Hadoop HDFS
EC纠删码、多NameNode支持 - Hadoop MapReduce
任务本地化优化、内存参数自动推断 - Hadoop YARN
Timeline Service V2、队列配置
- 通用方面