Hadoop 简介

1. 定义

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狭义上讲，Hadoop 是一个分布式的 数据存储与数据计算 框架，主要包括：

• HDFS（Hadoop Distribute File System）
• MapReduce
• Yarn

广义上 Hadoop 指的是 Hadoop 生态圈，主要包括（但不限于）以下技术栈：

• Hadoop 分布式数据存储计算框架
• Hive 数据仓库工具
• HBase 海量列式非关系型数据库
• Flume 数据采集工具
• Sqoop ETL 工具
• Kafka 高吞吐消息中间件

2. 起源

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创造者：道 • 卡丁（Doug Cutting）
参考了Google的三篇论文：

• GFS：Google的分布式文件系统（Google File System）
• MapReduce：Google的分布式计算框架
• BigTable：大型分布式数据库

演变关系：

• GFS --> HDFS
• MapReduce --> MapReduce
• BigTable --> HBase

3. 发行版本

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市面上常见的 Hadoop 发行版有以下 3 种：

1. Apache Hadoop
   下载地址：http://hadoop.apache.org/
   原生版本 -- 适合用于学习
   优点：开源贡献者多、更新快、参考资料多（适用于学习）
   缺点：版本管理比较混乱，版本之间兼容性差
2. CDH (Cloudera's Distribution including Apache Hadoop)
   官网地址：https://www.cloudera.com/
   收费版本 -- 适合生产环境中使用
   优点：生态圈内各框架版本标准化，解决了版本兼容性问题
3. HDP (Hortonworks Data Platform)
   官网地址：https://hortonworks.com/
   开源版本 -- 但不常用
   优点：开源 + web 管理界面

Apache Hadoop 主要版本

• 0.x 系列版本：Hadoop当中最早的⼀个开源版本，在此基础上演变⽽来的1.x以及2.x的版本
• 1.x 版本系列：Hadoop版本当中的第⼆代开源版本，主要修复0.x版本的⼀些bug等
• 2.x 版本系列：架构产⽣重⼤变化，引⼊了yarn平台等许多新特性
• 3.x 版本系列：EC技术、YARN的时间轴服务等新特性

4. Hadoop 优缺点

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优点：

• 高可用
    • 数据存储 --> 高可靠的数据存储机制（HDFS 副本机制）
    • 数据计算 --> 高容错的任务分配机制（Yarn 调度机制）
• 高扩展性
    分布式框架的共性优势
• 高效性
    这里主要是指 Hadoop 框架具有极强的 数据处理能力
    数据处理能力主要是指在集群各节点间移动数据、使各节点保持动态平衡的能力

缺点：

• 不支持 低延迟数据访问 -- 计算速度较慢，不能快速地返回数据
• 不擅长 存储大量小文件 -- 大量小文件浪费内存资源
• 不支持 文件的任意修改 -- 支持追加写入

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