Hadoop

　　Hadoop

　　一個(gè)分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，由Apache基金會(huì)所開(kāi)發(fā)。

　　用戶(hù)可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開(kāi)發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力進(jìn)行高速運(yùn)算和存儲(chǔ)。

　　Hadoop實(shí)現(xiàn)了一個(gè)分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System），簡(jiǎn)稱(chēng)HDFS。HDFS有高容錯(cuò)性的特點(diǎn)，并且設(shè)計(jì)用來(lái)部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）來(lái)訪(fǎng)問(wèn)應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集（large data set）的應(yīng)用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式訪(fǎng)問(wèn)（streaming access）文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。

　　Hadoop的框架最核心的設(shè)計(jì)就是：HDFS和MapReduce.HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲(chǔ)，則MapReduce為海量的數(shù)據(jù)提供了計(jì)算。

　　中文名海杜普

　　外文名Hadoop

　　項(xiàng)目起源

　　Hadoop由 Apache Software Foundation 公司于 2005 年秋天作為L(zhǎng)ucene的子

　　hadoop logo

　　hadoop logo

　　項(xiàng)目Nutch的一部分正式引入。它受到最先由 Google Lab 開(kāi)發(fā)的 Map/Reduce 和 Google File System(GFS) 的啟發(fā)。

　　2006 年 3 月份，Map/Reduce 和 Nutch Distributed File System (NDFS) 分別被納入稱(chēng)為 Hadoop 的項(xiàng)目中。

　　Hadoop 是最受歡迎的在 Internet 上對(duì)搜索關(guān)鍵字進(jìn)行內(nèi)容分類(lèi)的工具，但它也可以解決許多要求極大伸縮性的問(wèn)題。例如，如果您要 grep 一個(gè) 10TB 的巨型文件，會(huì)出現(xiàn)什么情況？在傳統(tǒng)的系統(tǒng)上，這將需要很長(zhǎng)的時(shí)間。但是 Hadoop 在設(shè)計(jì)時(shí)就考慮到這些問(wèn)題，采用并行執(zhí)行機(jī)制，因此能大大提高效率。

　　發(fā)展歷程

　　Hadoop原本來(lái)自于谷歌一款名為MapReduce的編程模型包。谷歌的MapReduce框架可以把一個(gè)應(yīng)用程序分解為許多并行計(jì)算指令，跨大量的計(jì)算節(jié)點(diǎn)運(yùn)行非常巨大的數(shù)據(jù)集。使用該框架的一個(gè)典型例子就是在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)上運(yùn)行的搜索算法。

　　Hadoop 最初只與網(wǎng)頁(yè)索引有關(guān)，迅速發(fā)展成為分析大數(shù)據(jù)的領(lǐng)先平臺(tái)。Cloudera是一家企業(yè)軟件公司，該公司在2008年開(kāi)始提供基于Hadoop的軟件和服務(wù)。

　　GoGrid是一家云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施公司，在2012年，該公司與Cloudera合作加速了企業(yè)采納基于Hadoop應(yīng)用的步伐。Dataguise公司是一家數(shù)據(jù)安全公司，同樣在2012年該公司推出了一款針對(duì)Hadoop的數(shù)據(jù)保護(hù)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

　　名字起源

　　Hadoop這個(gè)名字不是一個(gè)縮寫(xiě)，而是一個(gè)虛構(gòu)的名字。該項(xiàng)目的創(chuàng)建者，Doug Cutting解釋Hadoop的得名 ：“這個(gè)名字是我孩子給一個(gè)棕黃色的大象玩具命名的。我的命名標(biāo)準(zhǔn)就是簡(jiǎn)短，容易發(fā)音和拼寫(xiě)，沒(méi)有太多的意義，并且不會(huì)被用于別處。小孩子恰恰是這方面的高手。”

　　Hadoop的發(fā)音是 [h?du:p]。

　　2 諸多優(yōu)點(diǎn)

　　Hadoop是一個(gè)能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進(jìn)行處理的。

　　Hadoop 是可靠的，因?yàn)樗僭O(shè)計(jì)算元素和存儲(chǔ)會(huì)失敗，因此它維護(hù)多個(gè)工作數(shù)據(jù)副本，確保能夠針對(duì)失敗的節(jié)點(diǎn)重新分布處理。

　　Hadoop 是高效的，因?yàn)樗圆⑿械姆绞焦ぷ?，通過(guò)并行處理加快處理速度。

　　Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級(jí)數(shù)據(jù)。

　　此外，Hadoop 依賴(lài)于社區(qū)服務(wù)，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。

　　Hadoop是一個(gè)能夠讓用戶(hù)輕松架構(gòu)和使用的分布式計(jì)算平臺(tái)。用戶(hù)可以輕松地在Hadoop上開(kāi)發(fā)和運(yùn)行處理海量數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序。它主要有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：

　　高可靠性。Hadoop按位存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)的能力值得人們信賴(lài)。

　　高擴(kuò)展性。Hadoop是在可用的計(jì)算機(jī)集簇間分配數(shù)據(jù)并完成計(jì)算任務(wù)的，這些集簇可以方便地?cái)U(kuò)展到數(shù)以千計(jì)的節(jié)點(diǎn)中。

　　高效性。Hadoop能夠在節(jié)點(diǎn)之間動(dòng)態(tài)地移動(dòng)數(shù)據(jù)，并保證各個(gè)節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)平衡，因此處理速度非常快。

　　高容錯(cuò)性。Hadoop能夠自動(dòng)保存數(shù)據(jù)的多個(gè)副本，并且能夠自動(dòng)將失敗的任務(wù)重新分配。

　　低成本。與一體機(jī)、商用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以及QlikView、Yonghong Z-Suite等數(shù)據(jù)集市相比，hadoop是開(kāi)源的，項(xiàng)目的軟件成本因此會(huì)大大降低。

　　Hadoop帶有用Java語(yǔ)言編寫(xiě)的框架，因此運(yùn)行在 Linux 生產(chǎn)平臺(tái)上是非常理想的。Hadoop 上的應(yīng)用程序也可以使用其他語(yǔ)言編寫(xiě)，比如 C++。

　　hadoop大數(shù)據(jù)處理的意義

　　Hadoop得以在大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用中廣泛應(yīng)用得益于其自身在數(shù)據(jù)提取、變形和加載(ETL)方面上的天然優(yōu)勢(shì)。Hadoop的分布式架構(gòu)，將大數(shù)據(jù)處理引擎盡可能的靠近存儲(chǔ)，對(duì)例如像ETL這樣的批處理操作相對(duì)合適，因?yàn)轭?lèi)似這樣操作的批處理結(jié)果可以直接走向存儲(chǔ)。Hadoop的MapReduce功能實(shí)現(xiàn)了將單個(gè)任務(wù)打碎，并將碎片任務(wù)(Map)發(fā)送到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，之后再以單個(gè)數(shù)據(jù)集的形式加載(Reduce)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里。[1]

　　3 核心架構(gòu)

　　Hadoop 由許多元素構(gòu)成。其最底部是 Hadoop Distributed File System（HDFS），它存儲(chǔ) Hadoop 集群中所有存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)上的文件。HDFS（對(duì)于本文）的上一層是MapReduce 引擎，該引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 組成。通過(guò)對(duì)Hadoop分布式計(jì)算平臺(tái)最核心的分布式文件系統(tǒng)HDFS、MapReduce處理過(guò)程，以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具Hive和分布式數(shù)據(jù)庫(kù)Hbase的介紹，基本涵蓋了Hadoop分布式平臺(tái)的所有技術(shù)核心。[4]

　　HDFS

　　對(duì)外部客戶(hù)機(jī)而言，HDFS就像一個(gè)傳統(tǒng)的分級(jí)文件系統(tǒng)。可以創(chuàng)建、刪除、移動(dòng)或重命名文件，等等。但是 HDFS 的架構(gòu)是基于一組特定的節(jié)點(diǎn)構(gòu)建的（參見(jiàn)圖 1），這是由它自身的特點(diǎn)決定的。這些節(jié)點(diǎn)包括 NameNode（僅一個(gè)），它在 HDFS 內(nèi)部提供元數(shù)據(jù)服務(wù)；DataNode，它為 HDFS 提供存儲(chǔ)塊。由于僅存在一個(gè) NameNode，因此這是 HDFS 的一個(gè)缺點(diǎn)（單點(diǎn)失?。?/p>

　　存儲(chǔ)在 HDFS 中的文件被分成塊，然后將這些塊復(fù)制到多個(gè)計(jì)算機(jī)中（DataNode）。這與傳統(tǒng)的 RAID 架構(gòu)大不相同。塊的大?。ㄍǔ?64MB）和復(fù)制的塊數(shù)量在創(chuàng)建文件時(shí)由客戶(hù)機(jī)決定。NameNode 可以控制所有文件操作。HDFS 內(nèi)部的所有通信都基于標(biāo)準(zhǔn)的 TCP/IP 協(xié)議。

　　NameNode

　　NameNode 是一個(gè)通常在 HDFS 實(shí)例中的單獨(dú)機(jī)器上運(yùn)行的軟件。它負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)名稱(chēng)空間和控制外部客戶(hù)機(jī)的訪(fǎng)問(wèn)。NameNode 決定是否將文件映射到 DataNode 上的復(fù)制塊上。對(duì)于最常見(jiàn)的 3 個(gè)復(fù)制塊，第一個(gè)復(fù)制塊存儲(chǔ)在同一機(jī)架的不同節(jié)點(diǎn)上，最后一個(gè)復(fù)制塊存儲(chǔ)在不同機(jī)架的某個(gè)節(jié)點(diǎn)上。注意，這里需要您了解集群架構(gòu)。

　　實(shí)際的 I/O事務(wù)并沒(méi)有經(jīng)過(guò) NameNode，只有表示 DataNode 和塊的文件映射的元數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò) NameNode。當(dāng)外部客戶(hù)機(jī)發(fā)送請(qǐng)求要求創(chuàng)建文件時(shí)，NameNode 會(huì)以塊標(biāo)識(shí)和該塊的第一個(gè)副本的 DataNode IP 地址作為響應(yīng)。這個(gè) NameNode 還會(huì)通知其他將要接收該塊的副本的 DataNode。

　　NameNode 在一個(gè)稱(chēng)為 FsImage 的文件中存儲(chǔ)所有關(guān)于文件系統(tǒng)名稱(chēng)空間的信息。這個(gè)文件和一個(gè)包含所有事務(wù)的記錄文件（這里是 EditLog）將存儲(chǔ)在 NameNode 的本地文件系統(tǒng)上。FsImage 和 EditLog 文件也需要復(fù)制副本，以防文件損壞或 NameNode 系統(tǒng)丟失。

　　NameNode本身不可避免地具有SPOF（Single Point Of Failure）單點(diǎn)失效的風(fēng)險(xiǎn)，主備模式并不能解決這個(gè)問(wèn)題，通過(guò)Hadoop Non-stop namenode才能實(shí)現(xiàn)100% uptime可用時(shí)間。

　　DataNode

　　DataNode 也是一個(gè)通常在 HDFS實(shí)例中的單獨(dú)機(jī)器上運(yùn)行的軟件。Hadoop 集群包含一個(gè) NameNode 和大量 DataNode。DataNode 通常以機(jī)架的形式組織，機(jī)架通過(guò)一個(gè)交換機(jī)將所有系統(tǒng)連接起來(lái)。Hadoop 的一個(gè)假設(shè)是：機(jī)架內(nèi)部節(jié)點(diǎn)之間的傳輸速度快于機(jī)架間節(jié)點(diǎn)的傳輸速度。

　　DataNode 響應(yīng)來(lái)自 HDFS 客戶(hù)機(jī)的讀寫(xiě)請(qǐng)求。它們還響應(yīng)來(lái)自 NameNode 的創(chuàng)建、刪除和復(fù)制塊的命令。NameNode 依賴(lài)來(lái)自每個(gè) DataNode 的定期心跳（heartbeat）消息。每條消息都包含一個(gè)塊報(bào)告，NameNode 可以根據(jù)這個(gè)報(bào)告驗(yàn)證塊映射和其他文件系統(tǒng)元數(shù)據(jù)。如果 DataNode 不能發(fā)送心跳消息，NameNode 將采取修復(fù)措施，重新復(fù)制在該節(jié)點(diǎn)上丟失的塊。

　　文件操作

　　可見(jiàn)，HDFS 并不是一個(gè)萬(wàn)能的文件系統(tǒng)。它的主要目的是支持以流的形式訪(fǎng)問(wèn)寫(xiě)入的大型文件。

　　如果客戶(hù)機(jī)想將文件寫(xiě)到 HDFS 上，首先需要將該文件緩存到本地的臨時(shí)存儲(chǔ)。如果緩存的數(shù)據(jù)大于所需的 HDFS 塊大小，創(chuàng)建文件的請(qǐng)求將發(fā)送給 NameNode。NameNode 將以 DataNode 標(biāo)識(shí)和目標(biāo)塊響應(yīng)客戶(hù)機(jī)。

　　同時(shí)也通知將要保存文件塊副本的 DataNode。當(dāng)客戶(hù)機(jī)開(kāi)始將臨時(shí)文件發(fā)送給第一個(gè) DataNode 時(shí)，將立即通過(guò)管道方式將塊內(nèi)容轉(zhuǎn)發(fā)給副本 DataNode?？蛻?hù)機(jī)也負(fù)責(zé)創(chuàng)建保存在相同 HDFS名稱(chēng)空間中的校驗(yàn)和（checksum）文件。

　　在最后的文件塊發(fā)送之后，NameNode 將文件創(chuàng)建提交到它的持久化元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（在 EditLog 和 FsImage 文件）。

　　Linux 集群

　　Hadoop 框架可在單一的 Linux 平臺(tái)上使用（開(kāi)發(fā)和調(diào)試時(shí)），官方提供MiniCluster作為單元測(cè)試使用，不過(guò)使用存放在機(jī)架上的商業(yè)服務(wù)器才能發(fā)揮它的力量。這些機(jī)架組成一個(gè) Hadoop 集群。它通過(guò)集群拓?fù)渲R(shí)決定如何在整個(gè)集群中分配作業(yè)和文件。Hadoop 假定節(jié)點(diǎn)可能失敗，因此采用本機(jī)方法處理單個(gè)計(jì)算機(jī)甚至所有機(jī)架的失敗。

　　4 集群系統(tǒng)

　　Google的數(shù)據(jù)中心使用廉價(jià)的Linux PC機(jī)組成集群，在上面運(yùn)行各種應(yīng)用。即使是分布式開(kāi)發(fā)的新手也可以迅速使用Google的基礎(chǔ)設(shè)施。核心組件是3個(gè)：

　?、盙FS（Google File System）。一個(gè)分布式文件系統(tǒng)，隱藏下層負(fù)載均衡，冗余復(fù)制等細(xì)節(jié)，對(duì)上層程序提供一個(gè)統(tǒng)一的文件系統(tǒng)API接口。Google根據(jù)自己的需求對(duì)它進(jìn)行了特別優(yōu)化，包括：超大文件的訪(fǎng)問(wèn)，讀操作比例遠(yuǎn)超過(guò)寫(xiě)操作，PC機(jī)極易發(fā)生故障造成節(jié)點(diǎn)失效等。GFS把文件分成64MB的塊，分布在集群的機(jī)器上，使用Linux的文件系統(tǒng)存放。同時(shí)每塊文件至少有3份以上的冗余。中心是一個(gè)Master節(jié)點(diǎn)，根據(jù)文件索引，找尋文件塊。詳見(jiàn)Google的工程師發(fā)布的GFS論文。

　?、睲apReduce。Google發(fā)現(xiàn)大多數(shù)分布式運(yùn)算可以抽象為MapReduce操作。Map是把輸入Input分解成中間的Key/Value對(duì)，Reduce把Key/Value合成最終輸出Output。這兩個(gè)函數(shù)由程序員提供給系統(tǒng)，下層設(shè)施把Map和Reduce操作分布在集群上運(yùn)行，并把結(jié)果存儲(chǔ)在GFS上。

　?、矪igTable。一個(gè)大型的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)不是關(guān)系式的數(shù)據(jù)庫(kù)。像它的名字一樣，就是一個(gè)巨大的表格，用來(lái)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

　　以上三個(gè)設(shè)施Google均有論文發(fā)表。

　　《The Google File System 》 2003年[5]

　　《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》 2004年[6]

　　《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》 2006年[7]

　　5 應(yīng)用程序

　　Hadoop 的最常見(jiàn)用法之一是 Web 搜索。雖然它不是惟一的軟件框架應(yīng)用程序，但作為一個(gè)并行數(shù)據(jù)處理引擎，它的表現(xiàn)非常突出。Hadoop 最有趣的方面之一是 Map and Reduce 流程，它受到Google開(kāi)發(fā)的啟發(fā)。這個(gè)流程稱(chēng)為創(chuàng)建索引，它將 Web爬行器檢索到的文本 Web 頁(yè)面作為輸入，并且將這些頁(yè)面上的單詞的頻率報(bào)告作為結(jié)果。然后可以在整個(gè) Web 搜索過(guò)程中使用這個(gè)結(jié)果從已定義的搜索參數(shù)中識(shí)別內(nèi)容。

　　MapReduce

　　最簡(jiǎn)單的 MapReduce應(yīng)用程序至少包含 3 個(gè)部分：一個(gè) Map 函數(shù)、一個(gè) Reduce 函數(shù)和一個(gè) main 函數(shù)。main 函數(shù)將作業(yè)控制和文件輸入/輸出結(jié)合起來(lái)。在這點(diǎn)上，Hadoop 提供了大量的接口和抽象類(lèi)，從而為 Hadoop應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)人員提供許多工具，可用于調(diào)試和性能度量等。

　　MapReduce 本身就是用于并行處理大數(shù)據(jù)集的軟件框架。MapReduce 的根源是函數(shù)性編程中的 map 和 reduce 函數(shù)。它由兩個(gè)可能包含有許多實(shí)例（許多 Map 和 Reduce）的操作組成。Map 函數(shù)接受一組數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為一個(gè)鍵/值對(duì)列表，輸入域中的每個(gè)元素對(duì)應(yīng)一個(gè)鍵/值對(duì)。Reduce 函數(shù)接受 Map 函數(shù)生成的列表，然后根據(jù)它們的鍵（為每個(gè)鍵生成一個(gè)鍵/值對(duì)）縮小鍵/值對(duì)列表。

　　這里提供一個(gè)示例，幫助您理解它。假設(shè)輸入域是 one small step for man,one giant leap for mankind。在這個(gè)域上運(yùn)行 Map 函數(shù)將得出以下的鍵/值對(duì)列表：

　?。╫ne,1） (small,1） (step,1） (for,1） (man,1）

　　MapReduce 流程的概念流

　　(one,1） (giant,1） (leap,1） (for,1） (mankind,1）

　　如果對(duì)這個(gè)鍵/值對(duì)列表應(yīng)用 Reduce 函數(shù)，將得到以下一組鍵/值對(duì)：

　　（one,2） (small,1） (step,1） (for,2） (man,1）（giant,1） (leap,1） (mankind,1）

　　結(jié)果是對(duì)輸入域中的單詞進(jìn)行計(jì)數(shù)，這無(wú)疑對(duì)處理索引十分有用。但是，假設(shè)有兩個(gè)輸入域，第一個(gè)是 one small step for man，第二個(gè)是 one giant leap for mankind。您可以在每個(gè)域上執(zhí)行 Map 函數(shù)和 Reduce 函數(shù)，然后將這兩個(gè)鍵/值對(duì)列表應(yīng)用到另一個(gè) Reduce 函數(shù)，這時(shí)得到與前面一樣的結(jié)果。換句話(huà)說(shuō)，可以在輸入域并行使用相同的操作，得到的結(jié)果是一樣的，但速度更快。這便是 MapReduce 的威力；它的并行功能可在任意數(shù)量的系統(tǒng)上使用。圖 2 以區(qū)段和迭代的形式演示這種思想。

　　回到 Hadoop 上，它是如何實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能的？一個(gè)代表客戶(hù)機(jī)在單個(gè)主系統(tǒng)上啟動(dòng)的 MapReduce應(yīng)用程序稱(chēng)為 JobTracker。類(lèi)似于 NameNode，它是 Hadoop 集群中惟一負(fù)責(zé)控制 MapReduce應(yīng)用程序的系統(tǒng)。在應(yīng)用程序提交之后，將提供包含在 HDFS 中的輸入和輸出目錄。JobTracker 使用文件塊信息（物理量和位置）確定如何創(chuàng)建其他 TaskTracker 從屬任務(wù)。MapReduce應(yīng)用程序被復(fù)制到每個(gè)出現(xiàn)輸入文件塊的節(jié)點(diǎn)。將為特定節(jié)點(diǎn)上的每個(gè)文件塊創(chuàng)建一個(gè)惟一的從屬任務(wù)。每個(gè) TaskTracker 將狀態(tài)和完成信息報(bào)告給 JobTracker。圖 3 顯示一個(gè)示例集群中的工作分布。

　　Hadoop 的這個(gè)特點(diǎn)非常重要，因?yàn)樗](méi)有將存儲(chǔ)移動(dòng)到某個(gè)位置以供處理，而是將處理移動(dòng)到存儲(chǔ)。這通過(guò)根據(jù)集群中的節(jié)點(diǎn)數(shù)調(diào)節(jié)處理，因此支持高效的數(shù)據(jù)處理。

　　6 MapReduce與Hadoop之比較

　　Hadoop是Apache軟件基金會(huì)發(fā)起的一個(gè)項(xiàng)目，在大數(shù)據(jù)分析以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)蔓延的背景下，Hadoop受到了前所未有的關(guān)注。

　　Hadoop是一種分布式數(shù)據(jù)和計(jì)算的框架。它很擅長(zhǎng)存儲(chǔ)大量的半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)可以隨機(jī)存放，所以一個(gè)磁盤(pán)的失敗并不會(huì)帶來(lái)數(shù)據(jù)丟失。Hadoop也非常擅長(zhǎng)分布式計(jì)算——快速地跨多臺(tái)機(jī)器處理大型數(shù)據(jù)集合。

　　MapReduce是處理大量半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集合的編程模型。編程模型是一種處理并結(jié)構(gòu)化特定問(wèn)題的方式。例如，在一個(gè)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中，使用一種集合語(yǔ)言執(zhí)行查詢(xún)，如SQL。告訴語(yǔ)言想要的結(jié)果，并將它提交給系統(tǒng)來(lái)計(jì)算出如何產(chǎn)生計(jì)算。還可以用更傳統(tǒng)的語(yǔ)言(C++，Java)，一步步地來(lái)解決問(wèn)題。這是兩種不同的編程模型，MapReduce就是另外一種。

　　MapReduce和Hadoop是相互獨(dú)立的，實(shí)際上又能相互配合工作得很好。[9]

　　7 開(kāi)源實(shí)現(xiàn)

　　Hadoop是項(xiàng)目的總稱(chēng)。主要是由HDFS和MapReduce組成。

　　HDFS是Google File System（GFS）的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)。

　　MapReduce是Google MapReduce的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)。

　　這個(gè)分布式框架很有創(chuàng)造性，而且有極大的擴(kuò)展性，使得Google在系統(tǒng)吞吐量上有很大的競(jìng)爭(zhēng)力。因此Apache基金會(huì)用Java實(shí)現(xiàn)了一個(gè)開(kāi)源版本，支持Fedora、Ubuntu等Linux平臺(tái)。雅虎和硅谷風(fēng)險(xiǎn)投資公司Benchmark Capital 聯(lián)合成立一家名為Hortonworks的新公司，接管被廣泛應(yīng)用的數(shù)據(jù)分析軟件Hadoop的開(kāi)發(fā)工作。

　　Hadoop實(shí)現(xiàn)了HDFS文件系統(tǒng)和MapRecue。用戶(hù)只要繼承MapReduceBase，提供分別實(shí)現(xiàn)Map和Reduce的兩個(gè)類(lèi)，并注冊(cè)Job即可自動(dòng)分布式運(yùn)行。

　　至今為止是2.4.1，穩(wěn)定版本是1.2.1 和 yarn 的 2.4.0。

　　HDFS把節(jié)點(diǎn)分成兩類(lèi)：NameNode和DataNode。NameNode是唯一的，程序與之通信，然后從DataNode上存取文件。這些操作是透明的，與普通的文件系統(tǒng)API沒(méi)有區(qū)別。

　　MapReduce則是JobTracker節(jié)點(diǎn)為主，分配工作以及負(fù)責(zé)和用戶(hù)程序通信。

　　HDFS和MapReduce實(shí)現(xiàn)是完全分離的，并不是沒(méi)有HDFS就不能MapReduce運(yùn)算。

　　Hadoop也跟其他云計(jì)算項(xiàng)目有共同點(diǎn)和目標(biāo)：實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的計(jì)算。而進(jìn)行海量計(jì)算需要一個(gè)穩(wěn)定的，安全的數(shù)據(jù)容器，才有了Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS，Hadoop Distributed File System）。

　　HDFS通信部分使用org.apache.hadoop.ipc，可以很快使用RPC.Server.start()構(gòu)造一個(gè)節(jié)點(diǎn)，具體業(yè)務(wù)功能還需自己實(shí)現(xiàn)。針對(duì)HDFS的業(yè)務(wù)則為數(shù)據(jù)流的讀寫(xiě)，NameNode/DataNode的通信等。

　　MapReduce主要在org.apache.hadoop.mapred，實(shí)現(xiàn)提供的接口類(lèi)，并完成節(jié)點(diǎn)通信（可以不是hadoop通信接口），就能進(jìn)行MapReduce運(yùn)算。

　　8 子項(xiàng)目

　　Hadoop Common: 在0.20及以前的版本中，包含HDFS、MapReduce和其他項(xiàng)目公共內(nèi)容，從0.21開(kāi)始HDFS和MapReduce被分離為獨(dú)立的子項(xiàng)目，其余內(nèi)容為Hadoop Common

　　HDFS: Hadoop分布式文件系統(tǒng)(Distributed File System) － HDFS (Hadoop Distributed File System)

　　MapReduce：并行計(jì)算框架，0.20前使用 org.apache.hadoop.mapred 舊接口，0.20版本開(kāi)始引入org.apache.hadoop.mapreduce的新API

　　HBase: 類(lèi)似Google BigTable的分布式NoSQL列數(shù)據(jù)庫(kù)。（HBase和Avro已經(jīng)于2010年5月成為頂級(jí) Apache 項(xiàng)目）

　　Hive：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，由Facebook貢獻(xiàn)。

　　Zookeeper：分布式鎖設(shè)施，提供類(lèi)似Google Chubby的功能，由Facebook貢獻(xiàn)。

　　Avro：新的數(shù)據(jù)序列化格式與傳輸工具，將逐步取代Hadoop原有的IPC機(jī)制。

　　Pig: 大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，為用戶(hù)提供多種接口。

　　Ambari：Hadoop管理工具，可以快捷的監(jiān)控、部署、管理集群。

　　Sqoop：于在HADOOP與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)間進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳遞。

　　9 研究

　　Hadoop是原Yahoo的Doug Cutting根據(jù)Google發(fā)布的學(xué)術(shù)論文研究而來(lái)。Doug Cutting給這個(gè)Project起了個(gè)名字，就叫Hadoop。

　　Doug Cutting在Cloudera公司任職。Cloudera的Hadoop是商用版。不同于A(yíng)pache的開(kāi)源版。

　　如果要研究Hadoop的話(huà)，下載Apache的開(kāi)源版本是一種不錯(cuò)的選擇。

　　只研究Apache版本的，不足以對(duì)Hadoop的理念理解。再對(duì)Cloudera版本的研究，會(huì)更上一層樓。

　　美國(guó)的AsterData，也是Hadoop的一個(gè)商用版，AsterData的MPP理念，Applications Within理念等等，也都是值得研究。

　　Google的成功已經(jīng)說(shuō)明了RDB的下一代就是Nosql（Not Only SQL），比如說(shuō)GFS，Hadoop等等。

　　Hadoop作為開(kāi)源軟件來(lái)說(shuō)，其魅力更是不可估量。

　　上文中說(shuō)到Google的學(xué)術(shù)論文，其中包涵有：

　　Google File System（大規(guī)模分散文件系統(tǒng)）

　　MapReduce （大規(guī)模分散FrameWork）

　　BigTable（大規(guī)模分散數(shù)據(jù)庫(kù)）

　　Chubby（分散鎖服務(wù)）

　　10 大事記

　　2011年12月27日--1.0.0版本釋出。標(biāo)志著Hadoop已經(jīng)初具生產(chǎn)規(guī)模。

　　2009年4月-- 贏(yíng)得每分鐘排序，59秒內(nèi)排序500 GB（在1400個(gè)節(jié)點(diǎn)上）和173分鐘內(nèi)排序100 TB數(shù)據(jù)（在3400個(gè)節(jié)點(diǎn)上）。

　　2009年3月-- 17個(gè)集群總共24 000臺(tái)機(jī)器。

　　2008年10月-- 研究集群每天裝載10 TB的數(shù)據(jù)。

　　2008年4月-- 贏(yíng)得世界最快1 TB數(shù)據(jù)排序在900個(gè)節(jié)點(diǎn)上用時(shí)209秒。

　　2007年4月-- 研究集群達(dá)到兩個(gè)1000個(gè)節(jié)點(diǎn)的集群。

　　2007年1月-- 研究集群到達(dá)900個(gè)節(jié)點(diǎn)。

　　2006年12月-- 標(biāo)準(zhǔn)排序在20個(gè)節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行1.8個(gè)小時(shí)，100個(gè)節(jié)點(diǎn)3.3小時(shí)，500個(gè)節(jié)點(diǎn)5.2小時(shí)，900個(gè)節(jié)點(diǎn)7.8個(gè)小時(shí)。

　　2006年11月-- 研究集群增加到600個(gè)節(jié)點(diǎn)。

　　2006年5月-- 標(biāo)準(zhǔn)排序在500個(gè)節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行42個(gè)小時(shí)（硬件配置比4月的更好）。

　　2006年5月-- 雅虎建立了一個(gè)300個(gè)節(jié)點(diǎn)的Hadoop研究集群。

　　2006年4月-- 標(biāo)準(zhǔn)排序（10 GB每個(gè)節(jié)點(diǎn)）在188個(gè)節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行47.9個(gè)小時(shí)。

　　2006年2月-- 雅虎的網(wǎng)格計(jì)算團(tuán)隊(duì)采用Hadoop。

　　2006年2月-- Apache Hadoop項(xiàng)目正式啟動(dòng)以支持MapReduce和HDFS的獨(dú)立發(fā)展。

　　2006年1月-- Doug Cutting加入雅虎。

　　2005年12月-- Nutch移植到新的框架，Hadoop在20個(gè)節(jié)點(diǎn)上穩(wěn)定運(yùn)行。

　　2004年-- 最初的版本（稱(chēng)為HDFS和MapReduce）由Doug Cutting和Mike Cafarella開(kāi)始實(shí)施。

　　11 認(rèn)證

　　Cloudera

　　Cloudera公司主要提供Apache Hadoop開(kāi)發(fā)工程師認(rèn)證（Cloudera CertifiedDeveloper for Apache Hadoop ，CCDH）和Apache Hadoop管理工程師認(rèn)證（Cloudera CertifiedAdministrator for Apache Hadoop ，CCAH），更多相關(guān)信息，請(qǐng)參閱Cloudera公司官方網(wǎng)站。

　　Hortonworks

　　Hortonworks Hadoop培訓(xùn)課程是由Apache Hadoop項(xiàng)目的領(lǐng)導(dǎo)者和核心開(kāi)發(fā)人員所設(shè)計(jì)，代表了這一行業(yè)的最高水平。

　　Hortonworks是國(guó)際領(lǐng)先的開(kāi)發(fā)、推廣和支持Apache Hadoop的商業(yè)供應(yīng)商，它的Hadoop認(rèn)證也是業(yè)界公認(rèn)的Hadoop權(quán)威認(rèn)證，分為開(kāi)發(fā)者認(rèn)證(HCAHD[10] , Hortonworks Certified Apache HadoopDeveloper)和管理員認(rèn)證(HCAHA, Hortonwork Certified Apache HadoopAdministrator)。

　　12 信息安全

　　通過(guò)Hadoop安全部署經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，開(kāi)發(fā)出以下十大建議，以確保大型和復(fù)雜多樣環(huán)境下的數(shù)據(jù)信息安全。

　　1、先下手為強(qiáng)!在規(guī)劃部署階段就確定數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)策略，最好是在將數(shù)據(jù)放入到Hadoop之前就確定好保護(hù)策略。

　　2、確定哪些數(shù)據(jù)屬于企業(yè)的敏感數(shù)據(jù)。根據(jù)公司的隱私保護(hù)政策，以及相關(guān)的行業(yè)法規(guī)和政府規(guī)章來(lái)綜合確定。

　　3、及時(shí)發(fā)現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)是否暴露在外，或者是否導(dǎo)入到Hadoop中。

　　4、搜集信息并決定是否暴露出安全風(fēng)險(xiǎn)。

　　5、確定商業(yè)分析是否需要訪(fǎng)問(wèn)真實(shí)數(shù)據(jù)，或者確定是否可以使用這些敏感數(shù)據(jù)。然后，選擇合適的加密技術(shù)。如果有任何疑問(wèn)，對(duì)其進(jìn)行加密隱藏處理，同時(shí)提供最安全的加密技術(shù)和靈活的應(yīng)對(duì)策略，以適應(yīng)未來(lái)需求的發(fā)展。

　　6、確保數(shù)據(jù)保護(hù)方案同時(shí)采用了隱藏和加密技術(shù)，尤其是如果我們需要將敏感數(shù)據(jù)在Hadoop中保持獨(dú)立的話(huà)。

　　7、確保數(shù)據(jù)保護(hù)方案適用于所有的數(shù)據(jù)文件，以保存在數(shù)據(jù)匯總中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。

　　8、確定是否需要為特定的數(shù)據(jù)集量身定制保護(hù)方案，并考慮將Hadoop的目錄分成較小的更為安全的組。

　　9、確保選擇的加密解決方案可與公司的訪(fǎng)問(wèn)控制技術(shù)互操作，允許不同用戶(hù)可以有選擇性地訪(fǎng)問(wèn)Hadoop集群中的數(shù)據(jù)。

　　10、確保需要加密的時(shí)候有合適的技術(shù)(比如Java、Pig等)可被部署并支持無(wú)縫解密和快速訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)。

　　13 Hadoop之父

　　生活中，可能所有人都間接用過(guò)他的作品，他是Lucene、Nutch 、Hadoop等項(xiàng)目的發(fā)起人。是

　　他，把高深莫測(cè)的搜索技術(shù)形成產(chǎn)品，貢獻(xiàn)給普通大眾；還是他，打造了在云計(jì)算和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域里如日中天的Hadoop[12] 。他是某種意義上的盜火者，他就是Doug Cutting。