Hadoop（一）理论体系

    随着人民生活水平的提高，随着各种各类数据指数级的增长，“大数据”、“互联网+”、“云时代”等等各种名词已经成为当今社会的潮流，各种数据分析建立在TB,PB,EB,甚至ZB和YB数量级上，以前看似遥不可及，现在已经屡见不鲜。而如何很好的利用好这些数据，使之为我们产生巨大的商业价值，已经是当今IT界的精英们不断突破的方向。而Hadoop则是如今处理这些问题，最基础，最主流，开源并不断改进的一款分布式系统基础架构。好，我也来凑凑热闹，这篇简单讲述Hadoop的理论方面。

   一，Hadoop是什么？

   Hadoop是一个由Apache基金会所提高的分布式系统基础架构，核心由HDFS(分布式文件系统，HadoopDistributed File System)和MapReduce(Map分组，Reduce合并，分而治之，并而统一)组成。简单称之为 “分布式文件系统+计算框架”。

 

    二，Hadoop历史：

    1，思想之源：来自于Google的低成本之道，通过利用普通的PC机的累加，来避免超级计算机的高成本支出，并且极易扩展。再加上Google的网页搜索大量的计算量，大量的数据量，由最初的Page Rankd，到后来的map-reduce分而治之的计算思想，而将大量的计算量分到每台PC机上，Google设计了HDFS的前身版GFS（Google FileSystem）。也就是由Google各种思想，各种设计方案的启发，Hadoop随之而诞生。

    2，项目起源：

    Hadoop由 Apache Software Foundation公司于2005年秋天作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入。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。而它的名字来源于Doug Cutting儿子的玩具大象。

    3，目前：商业化

    目前有很多公司开始提供基于Hadoop的商业软件、支持、服务以及培训。Cloudera是一家美国的企业软件公司，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。

 

    三，优点：

    1，高可靠性：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。

    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、商用数据仓库等相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低，硬件只是需要普通的PC机即可达到，因此总成本大大降低。

    此外：Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此可以在linux生产平台上非常理想的运行。

 

    四，整体架构：

    Hadoop知识框架由底层的分布式文件结构做基础，NOSQL数据HBase做数据库，MapReduce做计算框架，还有Pig，Hive，Mahout各种工具。后边回一一进行介绍。

    下边是Hadoop的linux集群架构图，可以不断进行扩展数据节点：

    其实，Hadoop的思想就是“团结”。如今一直在强调合作，一个人的力量再大，智慧再高，精力再强，也不如一群人一起的力量大。更形象一点就像管理：对于公司由大领导（Master）进行分配任务，人员调配，每位员工（slave）努力完成自己负责的工作，小目标，整合起来就完成公司的大目标，使公司整体高效的向前前进。可见软件的演进越来越接近人类的思想。从面向过程——》面向对象——》面向服务,再到Hadoop这个具体例子……