Hadoop入门详解：大数据存储与计算框架

"尚硅谷大数据技术之Hadoop（入门）" Hadoop是大数据处理领域的重要工具，它是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构。Hadoop的主要目标是解决大规模数据的存储和分析计算问题，它的出现使得处理海量数据变得更加高效和便捷。在广义上，Hadoop不仅仅指的是其核心组件，还包括围绕它构建的整个生态系统，即Hadoop生态圈。 Hadoop的发展历程始于Lucene，这是一个由Doug Cutting开创的开源全文搜索引擎项目，旨在模仿Google的搜索功能。随着时间的推移，Lucene面临处理大量数据的挑战，于是Doug Cutting开始学习和模仿Google的方法，创建了一个小型的Nutch项目，这是Hadoop的雏形。Google的三篇关键论文——GFS（Google文件系统）、MapReduce和BigTable，对Hadoop的设计产生了深远影响。2005年，Hadoop作为一个独立项目进入Apache基金会，并逐渐发展成为云计算时代的标志性技术。 Hadoop有三个主要的发行版本：Apache Hadoop、Cloudera Hadoop和Hortonworks Hadoop。Apache版本是最原始的基础版本，适合初学者学习；Cloudera是最早将Hadoop商业化的公司，其产品在大型互联网企业中广泛应用，提供支持、咨询服务和培训；Hortonworks则以其出色的文档和支持而受到赞誉。 Apache Hadoop的核心组件包括两个主要部分： 1. HDFS（Hadoop Distributed File System）：分布式文件系统，设计用于跨大量廉价硬件节点存储和管理大量数据，具有高容错性和高可扩展性。 2. MapReduce：一种编程模型，用于处理和生成大数据集，通过将任务分解为“映射”（map）和“化简”（reduce）阶段来并行处理数据。 除此之外，Hadoop生态圈还包括许多其他组件，如YARN（Yet Another Resource Negotiator），作为资源管理和调度器，使得集群能够运行多种类型的应用；HBase，一个基于HDFS的分布式NoSQL数据库，支持实时读写操作；Hive，提供了SQL-like接口进行数据查询和分析；Pig，简化了MapReduce编程，以及许多其他工具和服务，如Zookeeper、Spark、Flume等，共同构成了大数据处理的完整框架。 Hadoop为大数据处理提供了一种可靠、可扩展且经济高效的解决方案，是现代大数据分析和云计算领域不可或缺的部分。学习和理解Hadoop的基本概念和技术，对于任何想要进入大数据行业的专业人士来说都是至关重要的。