Hadoop基础情况回顾

? ? ? ? 大数据开源技术发展了这么多年，从Hadoop开源框架开始，陆陆续续出现了很多框架技术，把Hadoop框架中的模块部件取代了，但是Hadoop依然是值得回顾学习的，一个是Hadoop的三驾马车是经典技术思想，值得来学习理解，另一个是现实平台系统已经部署了Hadoop，已经跑了多年的业务数据，不是说下线就能下线的，不是随随便便能全盘取代的，也是需要开发人员和运维人员去学习的。就目前对我而言，在客户环境就使用了HDFS和YARN好几年，不可能花人力成本来取代这些技术框架和线上部署，这是需要成本费用的。

????????Hadoop的发展史可以追溯到2001年，当时Google开源了GFS和MapReduce，为大数据处理提供了基础。随后，Apache基金会引入了Lucene项目，该项目使用Java编写代码，实现了与Google类似的全文搜索功能。

????????在面对海量数据的场景时，Lucene框架面临着存储数据困难和检索速度慢的问题。为了解决这些问题，Lucene的创始人Doug Cutting等人借鉴了Google的GFS和MapReduce思想，并在2003-2004年间实现了DFS和MapReduce机制，使Nutch性能飙升。

????????2005年，Hadoop作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入Apache基金会。Apache版本是最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。

????????Hadoop最主要的技术就是所谓的Hadoop三驾马车，指的是Hadoop生态系统中的三个核心组件，它们是：

1. Hadoop Distributed File System (HDFS): HDFS是一个分布式文件系统，被设计用来存储大规模数据集，并且能够提供高吞吐量的数据访问。HDFS能够将大规模的数据集划分成多个块，然后分布式存储在不同的计算机节点上，从而实现数据的冗余备份和并行处理。

2. MapReduce: MapReduce是一种编程模型，也是Hadoop的计算框架。它通过将大规模数据集拆分成小的数据块，并使用并行的计算任务（Map）和汇总的计算任务（Reduce）来处理这些数据块，从而实现分布式的数据处理。MapReduce可以实现并行计算，以及处理大规模数据集的能力。

3. YARN: YARN是Hadoop的资源管理系统，全称为“Yet Another Resource Negotiator”。它负责管理和调度集群中的计算资源，以便更有效地执行各种类型的应用程序。YARN可以根据应用程序的需求，动态地分配和调整计算资源，从而提高集群的利用率和性能。

????????这三个组件共同构成了Hadoop的核心架构，使得Hadoop能够存储和处理大规模的数据集。

? ? ? ? 目前Hadoop官网地址是：https://hadoop.apache.org/，从上面信息来看，Hadoop工程包括如下几个模块：

• Hadoop Common: The common utilities that support the other Hadoop modules. 公共实用工具集。
• Hadoop Distributed File System (HDFS?): A distributed file system that provides high-throughput access to application data. 分布式文件系统。
• Hadoop YARN: A framework for job scheduling and cluster resource management. 集群资源管理和调度。
• Hadoop MapReduce: A YARN-based system for parallel processing of large data sets. 分布式并行计算。

? ? ? ? 官网上发布的与Hadoop相关联的开源系统：

• Ambari?: A web-based tool for provisioning, managing, and monitoring Apache Hadoop clusters which includes support for Hadoop HDFS, Hadoop MapReduce, Hive, HCatalog, HBase, ZooKeeper, Oozie, Pig and Sqoop. Ambari also provides a dashboard for viewing cluster health such as heatmaps and ability to view MapReduce, Pig and Hive applications visually alongwith features to diagnose their performance characteristics in a user-friendly manner.
• Avro?: A data serialization system.
• Cassandra?: A scalable multi-master database with no single points of failure.
• Chukwa?: A data collection system for managing large distributed systems.
• HBase?: A scalable, distributed database that supports structured data storage for large tables.
• Hive?: A data warehouse infrastructure that provides data summarization and ad hoc querying.
• Mahout?: A Scalable machine learning and data mining library.
• Ozone?: A scalable, redundant, and distributed object store for Hadoop.
• Pig?: A high-level data-flow language and execution framework for parallel computation.
• Spark?: A fast and general compute engine for Hadoop data. Spark provides a simple and expressive programming model that supports a wide range of applications, including ETL, machine learning, stream processing, and graph computation.
• Submarine: A unified AI platform which allows engineers and data scientists to run Machine Learning and Deep Learning workload in distributed cluster.
• Tez?: A generalized data-flow programming framework, built on Hadoop YARN, which provides a powerful and flexible engine to execute an arbitrary DAG of tasks to process data for both batch and interactive use-cases. Tez is being adopted by Hive?, Pig? and other frameworks in the Hadoop ecosystem, and also by other commercial software (e.g. ETL tools), to replace Hadoop? MapReduce as the underlying execution engine.
• ZooKeeper?: A high-performance coordination service for distributed applications.

? ? ? ? 以上开源系统最出名的有HBase、Hive、Spark、ZooKeeper、Pig、Cassandra。?

????????Hadoop是一种用于大规模数据处理的开源软件平台，目前在全球范围内得到了广泛的应用。以下是一些关于Hadoop目前使用情况的概述：

1. 企业级应用：许多大型企业和组织已经将Hadoop作为其大数据处理和分析的基础设施。这些企业利用Hadoop的分布式存储和计算能力，处理和分析大量的数据，以支持各种业务需求。
2. 互联网公司：许多互联网公司，如Facebook、Twitter、阿里巴巴等，都使用Hadoop进行数据存储和处理。这些公司通常拥有庞大的用户群体和海量的数据，Hadoop可以帮助他们高效地处理和分析这些数据。
3. 政府机构：一些政府机构也开始采用Hadoop技术来处理和分析大量的数据。例如，美国联邦政府已经启动了一个名为“大数据计划”的项目，旨在利用Hadoop等技术来提高政府决策的效率和准确性。
4. 学术研究：许多学术研究机构也使用Hadoop来支持大规模数据处理和分析。例如，一些科学家使用Hadoop来处理大量的气候数据、基因数据等，以推动科学研究的发展。
5. 云计算平台：许多云计算平台，如Amazon Web Services、Google Cloud Platform和Microsoft Azure等，都提供了Hadoop服务。这些服务使得用户可以方便地使用Hadoop进行数据处理和分析，而无需自己搭建和维护集群。

????????总之，Hadoop目前在全球范围内得到了广泛的应用，已经成为大数据处理和分析领域的重要基础设施之一。? ? ?

????????Hadoop市场并没有被其他技术框架完全抢占，但确实存在一些竞争和替代情况。以下是一些关于Hadoop市场被其他技术框架抢占的情况：

1. 云平台上的数据处理框架：随着云计算的普及，一些云平台提供了自己的数据处理框架，如Amazon Redshift、Google BigQuery等。这些框架提供了更高效、更灵活的数据处理和分析能力，使得用户可以更方便地在云平台上进行数据操作。这些框架的兴起对Hadoop市场产生了一定的冲击，但Hadoop仍然在某些领域和场景中具有优势。
2. 数据湖技术：数据湖是一种新型的数据存储和处理技术，它使用低成本的存储设备来存储大量数据，并使用计算资源进行数据分析和处理。数据湖技术可以提供更高效、更灵活的数据处理和分析能力，使得用户可以更好地利用数据。数据湖技术的兴起对Hadoop市场产生了一定的冲击，但Hadoop在某些领域和场景中仍然具有优势。
3. 实时数据处理框架：实时数据处理框架可以提供更快速、更实时的数据处理和分析能力，使得用户可以更好地应对实时业务需求。一些实时数据处理框架，如Apache Spark等，已经成为了大数据处理领域的重要技术之一。这些框架的兴起对Hadoop市场产生了一定的冲击，但Hadoop在某些领域和场景中仍然具有优势。

????????总之，虽然Hadoop市场存在一些竞争和替代情况，但Hadoop仍然在某些领域和场景中具有优势。随着技术的不断发展和进步，Hadoop市场将会继续发展壮大。