Hadoop 2.x：从起源到现状——数据存储与分布式计算技术详解

Hadoop是一个开源的大数据处理框架，由Doug Cutting在2003-2004年间为解决Lucene项目中大规模数据检索的问题而发展起来。它的起源可以追溯到Lucene，这是一个由Doug Cutting创建的Java编写的全文搜索库，旨在提供易于使用的工具来支持全文检索。Lucene起初是一个个人项目，后来成为Apache Jakarta下的子项目。 Hadoop2.x版本是对Hadoop技术的一次重大升级，它继承了Google的两个核心思想：Google File System (GFS) 和 MapReduce。GFS是一种分布式文件系统，解决了海量数据的存储问题，使得数据可以跨越多台普通PC服务器进行存储，并通过冗余设计提高数据的可用性和可靠性。MapReduce则是一种编程模型，允许开发者编写并运行在分布式计算环境中执行的并行任务，简化了大数据处理的复杂性。 在Google搜索引擎的基础上，Hadoop借鉴了其处理大规模数据和复杂计算的能力，特别是PageRank算法的并行计算。Hadoop的设计理念是利用廉价的硬件资源，如普通服务器，构建高度可扩展且容错的集群系统，同时通过全球多个数据中心的分布部署，降低了单一故障的影响。 2005年，Hadoop正式成为Apache基金会的一部分，随后的几年里，MapReduce和Nutch Distributed File System (NDFS)等组件被整合到Hadoop项目中，标志着Hadoop的成熟和标准化。Hadoop的名字源于Doug Cutting的儿子的玩具大象，这个亲切的名字反映了其分布式、可靠和强大的特性。 至今，Hadoop已经发展成为一个广泛应用于大数据处理、机器学习、流处理等领域的重要工具，不仅被许多大型企业如Yahoo!和Facebook采用，也成为了大数据学习和研究中的基础技术之一。随着技术的不断迭代，Hadoop生态也在持续扩大，包括Hadoop YARN、Hive、Pig、HBase等组件，共同构成了一个完整的大数据处理平台。