一.引言

    Hadoop是Apache开源组织在2005年推出的一个分布式计算开源框架，至今已在许多大型网站上得到应用，如：Yahoo就是一个例子。Hadoop非常适用于海量数据存储与分析，它的特点是：使用起来配置简单，数据安全，硬件投入成本低。


二.Hadoop的核心设计

    Hadoop的核心设计是：HDFS+MapReduce。

1.HDFS

    HDFS是Hadoop使用的分布式文件系统，它是具有高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。另外HDFS能提供高吞吐量的数据访问，所以非常适合大规模数据集上的应用。

（1）HDFS的前提与设计目标

    关于这个话题，《Hadoop分布式文件系统：架构和设计》一文讲得非常详细（hyddd极力推荐此文:>），这里简单说下HDFS最初的想法。

【1】硬件错误

    HDFS有成千上万的服务器构成，硬件错误是非常平常的事，因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS最核心的架构目标。

【2】流式数据访问

    HDFS的设计中更多的考虑到了数据批处理，而不是用户交互处理。比之数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。

【3】大规模数据集

    HDFS一开始设计就着眼于大规模的数据集的应用。

【4】简单的一致性模型

    HDFS的文件访问模型是：“一次写入多次读取”。这种模型简化了数据一致性的问题，并且使提高吞吐量成为了可能。“MapReduce”和“网络爬虫”都非常适合这种模型，其实这也就是为什么上面说“Hadoop非常适用于海量数据存储与分析”！

【5】移动计算比移动数据更划算

    一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，在数据达到海量级别的时候更是如此。将计算移动到数据附近，比之将数据移动到应用所在显然更好。显然，HDFS就是为“移动计算”做准备。

【6】异构软硬件平台间的可移植性

    HDFS在设计的时候就已经考虑到移植性的问题。

（2）HDFS架构

下面是HDFS的架构图：

    HDFS采用Master/Slave架构，一个HDFS集群是由一个Namenode和N个Datanodes组成。

1.2Namenode

    Namenode是一个中心服务器，它的工作包括：

（1）管理文件系统的namespace

（2）外界对本系统存储的文件的访问，比如：打开，关闭，重命名，删除……，并把需要的数据块映射到具体Datanode节点上。

2.Datanode

    Datanode一般是子节点，负责管理本节点的存储。实际上，一个大文件往往会分割成N个小文件，然后存储到不同的Datanode节点上，而相应的Datanode就会负责管属于它的这些小文件。

3.用户访问流程

    用户通过访问HDFS的namespace实现对文件系统访问，在Namenode的统一调度下，实现用户的各种操作，而这些操作最终都会落实在Datanode上。


2.MapReduce

    MapReduc是Google的一项重要技术，它是一个编程模型，用以进行大数据量的计算。hyddd觉得，它的价值很大一部份体现在：简化并行计算编程模型，降低了开发并行应用的入门门槛。

    MapReduce源于这个模型的两大核心操作：Map和Reduce。顾名思义，“Map（展开）”就是将一个任务分解成为多个任务。而“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。而作为开发人员，你可以用JAVA去实现Map和Reduce操作。


三.Hadoop的其他子项目

    Hadoop还包括：Hive，ZooKeeper……等子项目，详细可到官方网站：http://hadoop.apache.org/查询。

    这里值得一提的是Hive。

Hive

    Hive是facebook数据团队基于hadoop开发的数据仓库封装。以数据库的方式去管理HDFS，极大地简化了MapReduce统计功能的实现。

    优点：可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，数据表分区方式十分适合HDFS数据管理，在简单应用中使用非常方便！

    缺点：目前版本不稳定，有些bug，SQL语句还不够强大。