Hadoop

用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。

[1] Hadoop实现了一个 分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高 容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高传输率（high throughput）来访问 应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

Hadoop由 Apache Software Foundation 公司于 2005 年秋天作为 Lucene的子

hadoop logo

项目 Nutch的一部分正式引入。它受到最先由 Google Lab 开发的 Map/Reduce 和 Google File System( GFS) 的启发。

2006 年 3 月份，Map/Reduce 和 Nutch Distributed File System (NDFS) 分别被纳入称为 Hadoop 的项目中。

Hadoop 是最受欢迎的在 Internet 上对搜索 关键字进行内容分类的工具，但它也可以解决许多要求极大伸缩性的问题。例如，如果您要 grep 一个 10TB 的巨型文件，会出现什么情况？在传统的系统上，这将需要很长的时间。但是 Hadoop 在设计时就考虑到这些问题，采用 并行执行机制，因此能大大提高效率。

发展历程

Hadoop原本来自于谷歌一款名为MapReduce的编程模型包。谷歌的MapReduce框架可以把一个应用程序分解为许多并行计算指令，跨大量的计算节点运行非常巨大的数据集。使用该框架的一个典型例子就是在网络数据上运行的搜索算法。

Hadoop [2] 最初只与网页索引有关，迅速发展成为分析大数据的领先平台。Cloudera是一家企业软件公司，该公司在2008年开始提供基于Hadoop的软件和服务。

GoGrid是一家云计算基础设施公司，在2012年，该公司与Cloudera合作加速了企业采纳基于Hadoop应用的步伐。Dataguise公司是一家数据安全公司，同样在2012年该公司推出了一款针对Hadoop的数据保护和风险评估。

名字起源

Hadoop这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。该项目的创建者，Doug Cutting解释Hadoop的得名 ：“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。我的命名标准就是简短，容易发音和拼写，没有太多的意义，并且不会被用于别处。小孩子恰恰是这方面的高手。”

Hadoop的发音是 [hædu:p]。

2诸多优点编辑

Hadoop是一个能够对大量数据进行 分布式处理的 软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。

Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新 分布处理。

Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过 并行处理加快处理速度。

Hadoop 还是可伸缩的，能够处理  PB 级数据。

此外，Hadoop 依赖于社区服务，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的 分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的 应用程序。它主要有以下几个优点：

1. 高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
2. 高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
3. 高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的 动态平衡，因此处理速度非常快。
4. 高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
5. 低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。

Hadoop带有用 Java语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的 应用程序也可以使用其他语言编写，比如  C++。

hadoop大数据处理的意义

Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务发送(Map)到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。 [1]