随着数据的快速增长，数据的存储和分析都变的越来越困难。例如存储容量、读写速度、计算效率等都无法满足用户的需求。为了解决这些问题，Google提出了三个处理大数据的技术手段，分别是：
l MapReduce:：Google的MapReduce开源分布式并行计算框架
l BigTable：一个大型的分布式数据库
l GFS：Google的分布式文件系统
上述三大技术可以说是革命性的技术，具体表现在：
（1） 成本降低、能用PC机，就不用大型机和高端存储。
（2） 软件容错硬件故障视为常态，通过软件保证可靠性。
（3） 简化并行分布式计算，无须控制节点同步和数据交换。
在2003至2004年，Google陆续公布了部分GFS和MapReduce思想的细节，Nutch的创始人Doug Cutting受到启发，用了若干年时间实现了DFS和MapReduce机制，使Nutch性能飙升。
2005年，Hadoop作为Lucene子项目Nutch的一部分正式被引入Apache基金会，随后又从Nutch中剥离，成为一套完整独立的软件，起名为Hadoop。据说，Hadoop这个名字来源于创始人Doug Cutting儿子的毛绒玩具大象，因此，Hadoop的Logo形象如下图。
Hadoop LOGO
目前，Hadoop已经正式成为Apache顶级开源项目，俨然已经成为大数据处理技术的核心地位。下面我们回顾一下近10年来Hadoop的主要发展历程。
2008年1月，Hadoop成为Apache顶级项目。
2008年6月，Hadoop的第一个SQL框架——Hive成为了Hadoop的子项目。
2009年7月 ，MapReduce 和 Hadoop Distributed File System (HDFS) 成为Hadoop项目的独立子项目。
2009年7月 ，Avro 和 Chukwa 成为Hadoop新的子项目。
2010年5月 ，Avro脱离Hadoop项目，成为Apache顶级项目。
2010年5月 ，HBase脱离Hadoop项目，成为Apache顶级项目。
2010年9月，Hive脱离Hadoop，成为Apache顶级项目。
2010年9月，Pig脱离Hadoop，成为Apache顶级项目。
2010年-2011年，扩大的Hadoop社区忙于建立大量的新组件（Crunch，Sqoop，Flume，Oozie等）来扩展Hadoop的使用场景和可用性。
2011年1月，ZooKeeper 脱离Hadoop，成为Apache顶级项目。
2011年12月，Hadoop1.0.0版本发布，标志着Hadoop已经初具生产规模。
2012年5月，Hadoop 2.0.0-alpha版本发布，这是Hadoop-2.x系列中第一个（alpha）版本。与之前的Hadoop-1.x系列相比，Hadoop-2.x版本中加入了YARN，YARN成为了Hadoop的子项目。
2012年10月，Impala加入Hadoop生态圈。
2013年10月，Hadoop2.0.0版本发布，标志着Hadoop正式进入MapReduce v2.0时代。
2014年2月，Spark开始代替MapReduce成为Hadoop的默认执行引擎，并成为Apache顶级项目。
2017年12月，继Hadoop3.0.0的四个Alpha版本和一个Beta版本后，第一个可用的Hadoop 3.0.0版本发布。
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