Hadoop2.x：分布式文件系统详解

"JAVA开发-Hadoop介绍" Hadoop是大数据处理领域的一个核心框架，它由Apache软件基金会维护，最初由Doug Cutting开发，灵感来源于Google的分布式计算技术。Hadoop的主要组件包括分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce计算模型。这个Java开发的系统设计用于处理和存储大规模数据集，它允许在廉价硬件上构建高可用性和容错性的分布式系统。 Hadoop 2.x是Hadoop的升级版本，带来了许多改进和新特性，如YARN（Yet Another Resource Negotiator），它作为一个资源管理系统，分离了资源调度和作业管理，提高了系统的灵活性和效率。此外，Hadoop 2.x还引入了HDFS的HA（High Availability）和 Federation，增强了系统的稳定性和可扩展性。 Google的低成本策略对Hadoop的诞生起到了关键作用。Google通过使用大量的普通PC服务器构建集群，而不是依赖昂贵的超级计算机，这一理念在Hadoop中得到了体现。Google面临的大数据存储和计算挑战，如GFS（Google File System）和MapReduce，启发了Hadoop的设计。Hadoop的HDFS类似于GFS，提供了一个高度容错的分布式文件系统，而MapReduce则借鉴了Google的并行计算模型，用于处理海量数据。 Hadoop的起源可以追溯到Lucene，这是一个全文搜索引擎的开源库，由Doug Cutting创建。随着数据量的增长，Lucene遇到了与Google相似的挑战，促使Cutting开始研究和实现类似Google的解决方案，最终发展出了Nutch，一个基于Lucene的搜索引擎项目。Nutch进一步演变为Hadoop，当Yahoo!招揽了Doug Cutting和他的团队时，Hadoop正式进入了Apache基金会，并逐渐成为大数据处理的标准工具。 随着时间的发展，Hadoop生态不断壮大，包括HBase、Hive、Pig等工具，它们分别提供了NoSQL数据库、数据仓库和数据处理的便捷接口。Hadoop已经成为了大数据分析的基础平台，广泛应用于互联网公司、电信、金融、医疗等多个行业，进行数据分析、机器学习和人工智能等任务。 Hadoop是一个基于Java的开源框架，旨在处理和存储大规模数据，其设计理念源于Google的分布式计算技术。通过HDFS和MapReduce，Hadoop为大数据处理提供了一个高效、可扩展且成本效益高的解决方案。随着Hadoop 2.x的推出，其在容错性、资源管理和性能方面有了显著提升，使其在大数据领域保持领先地位。