Hadoop入门详解：从1.0到2.0的关键变化

“Hadoop1.0&2.0快速入门：一份公司内部的Hadoop入门培训资料，涵盖了Hadoop 1.0和2.0的核心理论知识，但不包括2.3.0之后的版本内容。” Hadoop是大数据处理领域的重要工具，其发展源于Google在处理大规模数据时面临的挑战。Google通过创建GFS（Google File System）解决数据存储问题，采用MapReduce进行分布式计算，并引入Bigtable来存储非结构化数据。这些创新激发了Doug Cutting创建Nutch时采用类似的技术，最终演变成Hadoop。 Hadoop的发展历程可追溯到2003年，当时Google公开了GFS和MapReduce的设计理念。2005年，Doug Cutting在改造Nutch的过程中实现了MapReduce和NDFS。一年后，他加入雅虎，雅虎成立了专门的团队来发展Hadoop，使其成为一个可以在互联网上运行的系统。2008年，Hadoop成为Apache的顶级项目，标志着其在开源社区中的重要地位。 随着Hadoop的普及，许多公司开始采用它进行大数据处理。百度在2007年开始使用Hadoop进行离线处理，中国移动在“大云”项目中使用Hadoop技术，淘宝则开发了基于Hadoop的“云梯”系统。随后，Hadoop的发行版如Cloudera的CDH和Hortonworks的HDP相继推出，提供了更稳定和易用的解决方案。 Hadoop 1.0主要由HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce组成，其中HDFS负责数据存储，MapReduce负责分布式计算。然而，Hadoop 1.0存在一些限制，如JobTracker单点故障问题和资源调度效率不高。 Hadoop 2.0引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator），作为新的资源管理系统，解决了1.0版本中JobTracker的瓶颈，提高了集群的资源利用率。YARN将资源管理和应用程序管理分开，使得Hadoop能够支持更多种类的计算框架，如Spark和Tez。 部署Hadoop涉及到硬件配置、网络规划、安全性设置以及集群配置等多个方面。实验部分通常会指导用户如何安装和运行Hadoop示例，理解MapReduce的工作流程，以及如何通过HDFS进行数据操作。 在实际应用中，Hadoop广泛应用于日志分析、推荐系统、用户行为分析、数据挖掘等场景，构建了庞大的生态系统，包括Hive（用于SQL查询）、Pig（数据分析工具）、HBase（NoSQL数据库）等组件。 Hadoop是应对大数据挑战的关键技术，从最初的1.0版本到2.0，它不断进化以满足日益复杂的数据处理需求。学习Hadoop不仅有助于理解大数据处理的基本原理，也是提升企业数据处理能力的重要步骤。