Hadoop是一個開源的分布式計算平臺，可以使用簡單的編程模型在計算機集群之間分發大規模數據。Hadoop的歷史可以追溯到2002年，當時雅虎的Doug Cutting和Mike Cafarella開始開發一個可以處理大規模數據集的系統。他們的開發基于Google的兩篇論文，一篇是關于Google文件系統（GFS），另一篇是關于MapReduce計算模型。Hadoop以前是Apache Lucene的子項目Nutch的一部分。Doug Cutting將其命名為Hadoop，以紀念他兒子的玩具大象。2006年，它被剝離出來，成為一個獨立的軟件。

Hadoop在Apache Lucene的歷史背景中解釋了其最初的設計目的:處理海量數據。早期，Hadoop主要用于處理網絡爬蟲的數據，然后用于搜索引擎和其他應用程序。隨著時間的推移，Hadoop已經越來越多地應用于數據倉庫、數據湖、數據分析、機器學習等領域，成為處理大數據的標準工具之一。

2002-2005:Hadoop的前身Nutch

2002年10月，Doug Cutting和Mike Cafarella創建了Nutch，這是一個開源網絡爬蟲項目。Nutch最初的設計目的是從網絡上收集和索引大量的web信息，用于后續的搜索和數據分析。但是，Nutch的開發需要一個可靠的分布式文件系統和計算模型來處理海量數據，這是Hadoop的主要功能。

2003年10月，谷歌發表了一篇關于谷歌文件系統（GFS）的論文，這啟發了道格·卡丁和邁克·卡法雷拉將GFS的設計思想應用于Nutch。2004年，他們在Nutch中實現了GFS的功能，這是Hadoop分布式文件系統（HDFS）的前身。然后，在2004年10月，谷歌發表了MapReduce論文，該論文指導了Hadoop計算模型的設計。

2005年2月，Mike Cafarella在Nutch實現了MapReduce的第一個版本。同年12月，Nutch使用MapReduce和NDFS（Nutch分布式文件系統）運行。

2006 -2010年:Hadoop成為一個獨立的項目。

2006年1月，道格·卡丁加入雅虎，雅虎提供了一個專門的團隊和資源，將Hadoop開發成一個可以在網絡上運行的系統。2月，Apache Hadoop項目正式啟動，以支持MapReduce和HDFS的獨立開發。今年4月，Apache Hadoop發布了第一個版本，Doug Cutting將其命名為Hadoop，以紀念他兒子的玩具大象。

2008年1月，Hadoop成為Apache的頂級項目。6月，Hadoop SQL框架Hive成為Hadoop的子項目。

2009年7月，Hadoop核心模塊更名為Hadoop Common。同時，MapReduce和Hadoop分布式文件系統（HDFS）已經成為Hadoop項目的獨立子項目。此外，Avro和Chukwa也成為Hadoop的新子項目。

2009年8月，Hadoop創始人Doug Cutting加入Cloudera擔任首席架構師。他的團隊致力于推動Hadoop的商業化應用和發展。

2010年5月，幾個與Hadoop相關的項目成為Apache的頂級項目。其中，Avro和HBase脫離了Hadoop項目，成為Apache的頂級項目。Hive和Pig也脫離了Hadoop，成為獨立的Apache頂級項目。在此期間，Hadoop逐漸被越來越多的企業采用，包括雅虎、臉書和Twitter。這促進了Hadoop生態系統的發展，并使Hadoop成為當時最流行的大數據處理平臺之一。

2011-2012:Hadoop的快速發展

2011年10月，Apache Hadoop 0 . 20 . 205版本發布，該版本引入了Apache Hadoop安全性，使Hadoop能夠處理更多敏感數據。同年發布了Apache Hadoop 0 . 22 . 0版本，該版本加入了Hadoop Common項目，使Hadoop更加通用。

2011年12月，Apache Hadoop 1 . 0 . 0版本發布。該版本標志著Hadoop已成為真正可靠、穩定的大數據處理平臺。同年，Cloudera發布了CDH4版本（Cloudera的發行版包括Apache Hadoop 4），該版本增加了Hadoop的許多新功能和工具，包括HBase、Zookeeper和Hue。

2012年10月，第一個Hadoop原生查詢引擎Impala加入Hadoop生態系統。除了技術發展之外，在此期間，Hadoop還吸引了更多企業加入Hadoop生態系統。例如，IBM發布了基于Hadoop的大數據處理平臺InfoSphere BigInsights。還有一些新的Hadoop發行版，如Hortonworks和MapR，它們為Hadoop的發展做出了貢獻。自2013年以來:Hadoop不斷擴展其功能并完善其生態系統。

2013年11月，Hadoop 2.0發布，并引入了Yarn（另一個資源談判者）資源管理器。YARN使Hadoop不再局限于MapReduce計算模型，而是將MapReduce作為一個可以在YARN上運行的應用程序。它還可以支持其他計算框架，如Spark和Storm。

2014年2月，Apache Spark成為Hadoop生態系統中備受關注的項目，并成為Apache基金會的頂級項目。與MapReduce相比，Spark具有更高的性能和更多的計算功能。許多企業開始將Spark集成到Hadoop生態系統中。

2015年4月，Hadoop 2.7發布，該版本引入了Hadoop Docker支持，使Hadoop更易于在Docker容器中部署和運行。此外，Hadoop 2.7還引入了許多新功能和改進，例如備份節點和磁盤負載平衡。

2016年4月，Apache Zeppelin成為Hadoop生態系統中的數據分析和可視化工具。Zeppelin提供了一個交互式Web界面，使用戶能夠輕松地分析和可視化數據。

2016年9月，Hadoop 3.0發布，其中引入了許多新功能和改進，例如支持擦除編碼、GPU加速、容器洗牌等。Hadoop 3.0還升級了YARN和HDFS，使Hadoop能夠更好地支持大規模數據處理。

2018年，Hadoop生態系統中的項目數量持續增加。例如，Apache Kafka已經成為Hadoop生態系統中的實時流媒體平臺。此外，Apache Druid已經成為Hadoop生態系統中的OLAP數據存儲和查詢引擎。

2019年3月，Hadoop 3.2發布，其中引入了許多新功能和改進，例如支持擦除編碼、GPU加速、容器洗牌等。此外，Hadoop 3.2還引入了許多新的API和工具，如S3A支持、Hadoop Ozone、Hadoop Token服務等。

2020年，Hadoop生態系統中的項目數量將繼續增加。例如，Apache Arrow已經成為Hadoop生態系統中的跨語言數據存儲和處理框架。此外，Apache胡迪已經成為Hadoop生態系統中的分布式數據湖工具。

Hadoop已經成為大數據處理領域的重要工具之一，其生態系統包括許多重要項目，如Spark、Kafka、Hive等。隨著新技術和應用場景的出現，Hadoop生態系統將不斷擴展和完善。

Hadoop是一個用于處理大規模數據集的開源分布式計算框架。Hadoop的核心組件主要包括以下四個部分。

Hadoop分布式文件系統（HDFS）：HDFS（Hadoop分布式文件系統）是Hadoop生態系統中的一個分布式文件系統，最初由Apache Hadoop項目開發和維護。其設計目標是支持大規模數據處理應用的存儲和處理。HDFS是基于谷歌文件系統（GFS）的研究成果，但在某些方面進行了優化和改進。HDFS由兩個核心組件組成:NameNode和DataNode。NameNode是主節點，負責管理文件系統的命名空間、控制數據塊的復制和處理客戶端訪問請求。DataNode是存儲和提供數據塊的數據節點。HDFS中的文件被劃分為數據塊（通常大小為128 MB或256 MB），并在數據節點之間復制以提供容錯能力。每個數據塊都有多個副本（通常是三個），這些副本分布在不同的數據節點上以確保可靠性。這樣，即使某個數據節點出現故障，也可以從其他節點恢復數據塊。HDFS提供了多種方法來訪問存儲在其中的文件，包括Java API、命令行界面和Web界面。用戶可以使用這些界面上傳、下載、刪除和查看文件。HDFS還具有高可擴展性和高可靠性的優勢。它可以輕松擴展到數百甚至數千臺服務器，并且可以通過塊復制來保證數據的可靠性和可用性。

Hadoop紗線：YARN是Hadoop的資源管理器，最初是作為Hadoop 2.0的新功能引入的。YARN的設計目標是將Hadoop從一個僅支持MapReduce的系統轉變為一個通用的分布式計算平臺，從而使Hadoop可以支持多種分布式計算框架，例如Apache Spark和Apache Flink。YARN將集群資源的管理與任務的調度分離，使不同的應用程序可以共享集群資源，提高集群資源的利用率。YARN包含兩個核心組件:ResourceManager和NodeManager。ResourceManager負責管理集群資源，為不同的應用程序分配資源；NodeManager運行在每個節點上，負責啟動、停止和監視容器（運行應用程序的進程）。在YARN中，應用程序被封裝為一個容器，這是一個虛擬化的執行環境，其中包含應用程序的代碼、依賴關系和環境設置。YARN根據應用程序的需求為其分配容器，并根據需要動態調整容器的數量和大小。YARN提供了豐富的API和CLI接口來管理和監控應用程序的運行狀態，例如啟動、停止和查詢。此外，YARN還提供了一個Web界面，可以查看集群資源的使用情況、應用程序的運行狀態等信息。

Apache Hadoop

Hadoop MapReduce：MapReduce是Hadoop的數據處理框架，用于處理大規模數據集。它最初受到Google的MapReduce研究論文的啟發，是Hadoop版本的核心組件之一。Hadoop MapReduce的設計目標是分布數據，以便數據處理任務可以在分布式計算節點上并行執行。Hadoop MapReduce的處理流程可以分為兩個階段:Map階段和Reduce階段。在Map階段，將輸入數據分成若干小塊，對每個小塊進行相同的計算，生成鍵值對序列作為輸出；在Reduce階段，對Map輸出的鍵值對序列進行排序和合并，并執行相應的計算以生成最終的輸出結果。在Hadoop MapReduce中，Map和Reduce任務可以在不同的計算節點上并行執行，從而使數據處理任務可以快速處理大規模數據集。此外，Hadoop MapReduce還提供了一種數據本地化優化機制，即盡可能將計算任務調度到存儲相關數據的計算節點上執行，從而減少數據傳輸的開銷，提高處理效率。Hadoop MapReduce提供了多種API和CLI接口，如Java API和Streaming API，以支持開發人員使用他們熟悉的編程語言進行數據處理。此外，Hadoop MapReduce還提供了豐富的監控和管理工具，例如JobTracker和TaskTracker，用于監控和管理任務的執行狀態以及重試失敗。

Hadoop Common：Hadoop Common是Hadoop生態系統中的核心模塊，它提供了Hadoop分布式計算框架中所需的基本庫和工具。它包含分布式文件系統（HDFS）和分布式計算框架（MapReduce）的通用代碼和工具。Hadoop Common提供了Hadoop生態系統中組件之間的通信和協調機制，如RPC機制、序列化和反序列化機制、安全認證機制、日志記錄和異常處理。此外，Hadoop Common還提供了一系列工具和實用程序，如命令行工具、文件系統操作API、Shell API等。，方便開發者使用Hadoop分布式計算框架進行數據處理和管理。Hadoop Common還提供了一些額外的組件，如ZooKeeper、Avro、Thrift等，以支持更豐富的分布式計算場景。例如，ZooKeeper用于分布式協調和鎖定，Avro和Thrift用于支持不同語言和平臺之間的數據交換。Hadoop Common還提供了豐富的配置選項和可擴展接口，以滿足不同的業務和環境需求。開發人員可以通過修改配置文件和實現自定義擴展點來定制Hadoop分布式計算框架的行為和性能。

除了Hadoop本身，Hadoop生態系統還包括許多其他工具和技術，如Avro、Parquet、Sqoop、Hive、Pig、HBase、Spark等。這些工具可以幫助用戶更方便地使用Hadoop處理和分析數據。以下是對Hadoop生態系統中重要組件和技術Hive、Spark和Hbase的簡單介紹。

Hive：Hive是一個基于Hadoop的數據倉庫工具，它提供了一種類似SQL的查詢語言HiveQL，用于查詢和分析大規模數據。Hive將查詢轉換為MapReduce作業并在Hadoop集群上執行。Hive的應用場景主要包括數據倉庫、數據分析、日志分析等領域。它可以幫助用戶快速處理和分析大規模數據，從而提高數據處理的效率和準確性。

Spark：Spark是一個用于大規模數據處理的統一分析引擎，由加州大學伯克利分校的AMPLab開發。Spark支持基于內存的計算，可以比Hadoop MapReduce更快地處理數據。Spark可以在Hadoop、Mesos、YARN和Kubernetes等集群管理器上運行，也可以在單臺機器上運行。Spark的應用場景包括數據科學和機器學習、SQL分析和BI、存儲和基礎設施。

HBase：HBase是一個基于Apache Hadoop項目構建的分布式、面向列的開源數據庫系統。它支持海量數據存儲和實時讀寫操作，通常用于存儲非結構化或半結構化數據，如網頁、日志數據、傳感器數據等。HBase適用于大規模、高速率的數據存儲場景，如實時大數據分析、Web日志處理、用戶行為分析、在線廣告等。

優勢

處理大規模數據集：Hadoop可以處理大規模數據集，包括海量結構化和非結構化數據，并且它支持多種數據類型和格式，如文本、圖像、音頻和視頻。Hadoop可以有效地處理從數十GB到數百PB的數據集。

高可靠性：Hadoop的高可靠性是由其分布式存儲和計算模型決定的。數據在Hadoop中被劃分為許多塊并存儲在不同的計算節點上，因此即使一個節點出現故障，也可以在其他節點上找到數據。此外，Hadoop還具有數據冗余功能，可以在數據丟失時自動恢復數據。

高可擴展性：Hadoop的計算和存儲能力可以隨著集群規模的增加而線性擴展，因此可以輕松處理不斷增加的數據量。

高容錯性：Hadoop的高容錯性意味著當計算節點或數據節點出現故障時，它可以繼續運行。Hadoop的數據冗余和計算任務重試機制可以保證失效節點的任務重新分配到其他可用節點上，從而保證任務的完成和數據的可靠性。

劣勢

不適合低延遲數據訪問：HDFS是為大規模數據批處理而設計的，具有高吞吐量，但也存在高延遲。主要原因是HDFS需要將大文件分成多個塊并以分布式方式存儲，同時還需要優化數據局部性以減少網絡傳輸開銷。此外，Hadoop的MapReduce模型還需要大量的數據交換和磁盤I/O，這增加了處理時間。因此，在需要實時處理的場景中，我們應該考慮使用或引入其他技術。

無法高效存儲大量小文件：Hadoop是基于HDFS的文件存儲系統。HDFS使用塊作為存儲數據的基本單位，每個塊的大小為64KB。如果文件未達到64KB，它將被保存為一個獨立的塊。如果有大量小于64KB的小文件，每個塊將無法完全存儲，從而導致大量空間浪費。

不支持多用戶寫入和任意修改文件：Hadoop目前不支持多用戶并發寫入和隨機修改同一文件的功能。相反，它只允許一個文件只有一個寫入者，并且只允許對文件進行追加，即新寫入的數據將添加到文件的末尾。這種方法與傳統的關系數據庫不同，因為Hadoop的設計目標是高吞吐量和數據處理能力而不是實時數據訪問。

搜索引擎：搜索引擎需要處理網頁、圖片和視頻等數據，并對其進行存儲、索引和分析。Hadoop可以幫助搜索引擎公司處理這些數據，提高搜索引擎的響應速度和搜索質量。2007年，百度開始使用Hadoop進行離線處理。

社交網絡：社交網絡需要處理用戶上傳的文本、圖片和視頻等數據，同時需要執行用戶行為分析和廣告推薦等任務。Hadoop可以幫助社交網絡公司處理這些數據，提高社交網絡的運營效率和用戶體驗。例如，臉書使用Hadoop進行數據處理和分析，并推出了數據倉庫工具Hive。

電子商務/電子商務：電子商務需要處理大量的用戶數據、訂單數據、商品數據等。，同時它需要執行數據分析和推薦系統等任務。Hadoop可以幫助電子商務公司處理這些數據并進行實時分析，以便更好地了解用戶行為并提供個性化服務。2008年，淘寶開始研究基于Hadoop的系統“天梯”，并將其用于處理電子商務相關數據。

在線廣告：在線廣告需要處理大量的廣告數據和用戶數據，同時需要實時競價、定位和投放。Hadoop可以幫助在線廣告公司處理這些數據，以便更好地了解用戶行為并提供準確的廣告。Hadoop起源于雅虎！，美國著名的互聯網門戶網站。