大数据篇|Hadoop发展史及介绍_hadoop历史

一、Hadoop介绍

1.1、Hadoop是什么

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。

二、Hadoop发展史

2.1、创始人

Doug Cutting（道格·卡丁）：创建了Lucene，与Mike Cafarella共同创建了搜索引擎Nutch

Mike Cafarella：是一位专攻数据库管理系统的科学家

2.2、Hadoop发展历史/起源

Hadoop是Apache Lucene创始人 Doug Cutting （道格·卡丁）创建的。最早起源于Nutch，它是Lucene的子项目。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取网页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题：如何解决数十亿网页的存储和索引问题。

Hadoop的雏形是由Doug Cutting（道格·卡丁）等人借鉴Google在大数据方面的三篇论文后（GFS->HDFS,MapReduce->MR,BigTable->HBase），用了2年业余时间实现的，后来被引入Apache基金会立项，2006年3月Hadoop正式诞生，标志着大数据时代来临。名字来源于Doug Cutting儿子的玩具大象。

早在2002年的时候，Doug和Mike设计一个搜索引擎Nutch，爬取了全网10亿个网页的数据，爬取完成之后，在设计搜索引擎的过程中，遇到了存储的问题

• 在2003年的时候，Google发表了一篇论文<The Google File System>(GFS)，阐述了分布式存储的思想和原理，但是并没有对外公开这个框架

• 在2004年的时候，Doug和Mike根绝GFS实现了Nutch中的存储系统 - NDFS(Nutch Distributed File System - Nutch分布式文件系统)

• 在2004年的时候，Google发表了一篇论文<The Google MapReduce>，阐述了分布式计算的思想和原理，但是同样没有对外公开使用这个框架

• 在2005年的时候，Doug根据这篇论文实现了Nutch中的MapReduce

• 2006年Google发表了论文是关于BigTable的，这促使了后来的Hbase的发展。

• 在Nutch0.8的时候，Doug发现NDFS和MapReduce不只可以用于搜索引擎，也可以用于其他的分布式处理，所以就把NDFS和MapReduce以及其他的一些需要的基本以来分离出来，组成了一个新的框架Hadoop，同时NDFS改名为HDFS(Hadoop Distributed File System)，至此，Hadoop正式面世

在2007年11月的时候，Doug加入了Yahoo!，在Yahoo!工作期间，深度开发了Hadoop，后来还根据网友的建议，实现了HBase、Pig等框架

后来Yaoo!将Hadoop、HBase、Pig等框架贡献给了Apache

2.3、Hadoop三大发行版本

Hadoop三大发行版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。

• Apache版本是最原始最基础的版本，开源免费。
• Cloudera内部集成了很多大数据框架，对应产品CDH，收费，每年每个节点10000美元。
• Hortonworks文档较好，对应产品HDP，目前已被Cloudera公司收购。

2.3.1、Apache Hadoop

官网地址：http://hadoop.apache.org/releases.html
下载地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/

2.3.2、Cloudera Hadoop

cloudera主要是美国一家大数据公司在apache开源hadoop的版本上，通过自己公司内部的各种补丁，实现版本之间的稳定运行，大数据生态圈的各个版本的软件都提供了对应的版本，解决了版本的升级困难，版本兼容性等各种问题。

官网地址：https://www.cloudera.com/downloads/cdh/5-10-0.html
下载地址：http://archive-primary.cloudera.com/cdh5/cdh/5/

• （1）2008年成立的Cloudera是最早将Hadoop商用的公司，为合作伙伴提供Hadoop的商用解决方案，主要是包括支持、咨询服务、培训。

• （2）2009年Hadoop的创始人Doug Cutting也加盟Cloudera公司。Cloudera产品主要为CDH，Cloudera Manager，Cloudera Support

• （3）CDH是Cloudera的Hadoop发行版，完全开源，比Apache Hadoop在兼容性，安全性，稳定性上有所增强。

• （4）Cloudera Manager是集群的软件分发及管理监控平台，可以在几个小时内部署好一个Hadoop集群，并对集群的节点及服务进行实时监控。Cloudera Support即是对Hadoop的技术支持。

• （5）Cloudera的标价为每年每个节点4000美元。Cloudera开发并贡献了可实时处理大数据的Impala项目。

2.3.3、Hortonworks Hadoop

hortonworks主要是雅虎主导Hadoop开发的副总裁，带领二十几个核心成员成立Hortonworks，核心产品软件HDP（ambari），HDF免费开源，并且提供一整套的web管理界面，供我们可以通过web界面管理我们的集群状态，web管理界面软件HDF网址（http://ambari.apache.org/），2018年，大数据领域的两大巨头公司Cloudera和Hortonworks宣布平等合并，Cloudera以股票方式收购Hortonworks，Cloudera股东最终获得合并公司60%的股份。

官网地址：https://hortonworks.com/products/data-center/hdp/
下载地址：https://hortonworks.com/downloads/#data-platform

• （1）2011年成立的Hortonworks是雅虎与硅谷风投公司Benchmark Capital合资组建。

• （2）公司成立之初就吸纳了大约25名至30名专门研究Hadoop的雅虎工程师，上述工程师均在2005年开始协助雅虎开发Hadoop，贡献了Hadoop80%的代码。

• （3）雅虎工程副总裁、雅虎Hadoop开发团队负责人Eric Baldeschwieler出任Hortonworks的首席执行官。

• （4）Hortonworks的主打产品是Hortonworks Data Platform（HDP），也同样是100%开源的产品，HDP除常见的项目外还包括了Ambari，一款开源的安装和管理系统。

• （5）HCatalog，一个元数据管理系统，HCatalog现已集成到Facebook开源的Hive中。Hortonworks的Stinger开创性的极大的优化了Hive项目。Hortonworks为入门提供了一个非常好的，易于使用的沙盒。

• （6）Hortonworks开发了很多增强特性并提交至核心主干，这使得Apache Hadoop能够在包括Window Server和Windows Azure在内的Microsoft Windows平台上本地运行。定价以集群为基础，每10个节点每年为12500美元。

三、Hadoop组成

3.1、Hadoop组成

Hadoop自诞生以来，主要分为Hadoop1、Hadoop2、Hadoop3三个系列的多个版本，目前市场上最主流的是Hadoop2.x版本。Hadoop2.x版本指的是第2代Hadoop，它是从Hadoop1.x发展而来的，并且相对于Hadoop1.x来说，有很多改进。

Hadoop1.X：包含了Common、HDFS和MapReduce模块。现在市面上已经停止使用

Hadoop2.X：包含了Common、HDFS、MapReduce以及YARN模块。从Hadoop2.7版本开始，还包含了Ozone模块。Hadoop2.X和Hadoop1.X全版本不兼容

Hadoop3.X：包含了Common、HDFS、MapReduce、YARN和Ozone模块。Hadoop3.X和Hadoop2.X部分版本兼容

Hadoop3.0相比之前的Hadoop2.0有一系列的功能增强。但目前还是个alpha版本，有很多bug，且不能保证API的稳定和质量。

Apache Hadoop 2.7.4是当前2系列最稳定版本。

3.2、模块

Hadoop Common：公共依赖模块

Hadoop Distributed File System (HDFS™)：分布式文件系统，解决存储问题。HDFS由NameNode、DataNode和Secondary NameNode组成。NameNode存储文件的元数据，DataNode存储文件块数据，Secondary NameNode每隔一段时间对NameNode元数据备份。

Hadoop YARN：负责任务调度和集群的资源管理。Yarn由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container组成。

Hadoop MapReduce：基于YARN的分布式计算系统。MapReduce将计算过程分成两个阶段，Map阶段和Reduce阶段，Map阶段并行处理输入数据，Reduce阶段对Map结果进行汇总。

Hadoop Ozone：一个可伸缩、冗余和分布式的对象存储

3.3、Hadoop特性优点

扩容能力（Scalable）：Hadoop是在可用的计算机集群间分配数据并完成计算任务的，这些集群可用方便的扩展到数以千计的节点中。

成本低（Economical）：Hadoop通过普通廉价的机器组成服务器集群来分发以及处理数据，以至于成本很低。

高效率（Efficient）：通过并发数据，Hadoop可以在节点之间动态并行的移动数据，使得速度非常快。

可靠性（Rellable）/高容错性：能自动维护数据的多份复制，并且在任务失败后能自动地重新部署（redeploy）计算任务。所以Hadoop的按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。