Hadoop的起源
Doug Cutting是Hadoop之父 ，起初他开创了一个开源软件Lucene（用Java语言编写，提供了全文检索引擎的架构，与Google类似），Lucene后来面临与Google同样的错误。于是，Doug Cutting学习并模仿Google解决这些问题的办法，产生了一个Lucene的微缩版Nutch。
后来，Doug Cutting等人根据2003-2004年Google公开的部分GFS和Mapreduce思想的细节，利用业余时间实现了GFS和Mapreduce的机制，从而提高了Nutch的性能。由此Hadoop产生了。
Hadoop于2005年秋天作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入Apache基金会。2006年3月份，Map-Reduce和Nutch Distributed File System(NDFS)分别被纳入Hadoop的项目中。
关于Hadoop名字的来源，是Doug Cutting儿子的玩具大象。
Hadoop是什么？
Hadoop是一个开源框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据。 Hadoop框架的核心是HDFS和MapReduce。其中 HDFS 是分布式文件系统，MapReduce 是分布式数据处理模型和执行环境。
在一个宽泛而不断变化的分布式计算领域，Hadoop凭借什么优势能脱颖而出呢？
1. 运行方便：Hadoop是运行在由一般商用机器构成的大型集群上。Hadoop在云计算服务层次中属于PaaS(Platform-as-a- Service)：平台即服务。
2. 健壮性：Hadoop致力于在一般的商用硬件上运行，能够从容的处理类似硬件失效这类的故障。
3. 可扩展性：Hadoop通过增加集群节点，可以线性地扩展以处理更大的数据 集。
4. 简单：Hadoop允许用户快速编写高效的并行代码。
Hadoop2.0时代的生态系统如下：
HDFS(分布式文件系统)
HDFS源自于Google发表于2003年10月的GFS论文，也即是说HDFS是GFS的克隆版。此处只是HDFS的概述，更多详细的深入剖析，我将在后续的微信公众号博文里写出。
HDFS具有如下特点：
良好的扩展性
高容错性
适合PB级以上海量数据的存储
HDFS的基本原理
将文件切分成等大的数据块，存储到多台机器上
将数据切分、容错、负载均衡等功能透明化
可将HDFS看成容量巨大、具有高容错性的磁盘
Yarn(资源管理系统)
Yarn是Hadoop2.0新增的系统，负责集群的资源管理和调度，使得多种计算框架可以运行在一个集群中。 此处只是YARN的概述，更多详细的深入剖析，我将在后续的微信公众号博文里写出。
Yarn具有如下特点：
良好的扩展性、高可用性
对多种数据类型的应用程序进行统一管理和资源调度
自带了多种用户调度器，适合共享集群环境
MapReduce(分布式计算框架)
MapReduce源自于Google发表于2004年12月的MapReduce论文，也就是说，Hadoop MapReduce是Google MapReduce的克隆版。此处只是MapReudce的概述，更多详细的深入剖析，我将在后续的微信公众号博文里写出。
MapReduce具有如下特点：
良好的扩展性
高容错性
适合PB级以上海量数据的离线处理
Hive(基于MR的数据仓库)
Hive由facebook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题；是一种ETL(Extraction-Transformation-Loading)工具。它也是构建在Hadoop之上的数据仓库；数据计算使用MR，数据存储使用HDFS，数据的元数据是存储在MySQL里（或者你可以使用如Orcal等其他，我这里仅仅举个例子）。
Hive定义了一种类似SQL查询语言的HiveQL查询语言，除了不支持更新、索引和实物，几乎SQL的其他特征都能支持。它通常用于离线数据处理（MapReduce)；我们可以认为Hive的HiveQL语言是MapReduce语言的翻译器，把MapReduce程序简化为HiveQL语言。但有些复杂的MapReduce程序是无法用HiveQL来描述的。
Hive提供shell、JDBC/ODBC、Thrift、Web等接口。
Pig(数据仓库)
Pig由yahoo!开源，设计动机是提供一种基于MapReduce的ad-hoc数据分析工具。它通常用于进行离线分析。
Pig是构建在Hadoop之上的数据仓库，定义了一种类似于SQL的数据流语言–Pig Latin，Pig Latin可以完成排序、过滤、求和、关联等操作，可以支持自定义函数。Pig自动把Pig Latin映射为MapReduce作业，上传到集群运行，减少用户编写Java程序的苦恼。
Pig有三种运行方式：Grunt shell、脚本方式、嵌入式。
Mahout(数据挖掘库)
Mahout是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的分布式计算框架。它实现了四大算法：推荐、聚类、分类、回归。当然，现在，一般对于如果做机器学习这块的话，则有了Spark Mllib和Python来做，最近火的深度学习等框架。
对于Spark Mllib方面的机器学习，可以跟我一起来探讨。我目前机器学习主要是偏向这块，以后会逐渐过渡到主流的机器学习和深度学习上
HBase(分布式数据库)
HBase源自Google发表于2006年11月的Bigtable论文。也就是说，HBase是Google Bigtable的克隆版。HBase可以使用shell、web、api等多种方式访问。它是NoSQL的典型代表产品。
HBase的特点
高可靠性
高性能
面向列
良好的扩展性
Zookeeper(分布式协作服务)
Zookeeper源自Google发表于2006年11月的Chubby论文，也就是说Zookeeper是Chubby的克隆版。
Zookeeper解决分布式环境下数据管理问题：
统一命名
状态同步
集群管理
配置同步
Zookeeper的应用
HDFS
Yarn
Storm
HBase
Flume
Dubbo
Metaq
Sqoop（数据同步工具）
Sqoop是连接Hadoop与传统数据库之间的桥梁，它支持多种数据库，包括MySQL、DB2等；插拔式，用户可以根据需要支持新的数据库。
Sqoop实质上是一个MapReduce程序，充分利用MR并行的特点，充分利用MR的容错性。
