1.Hadoop的介绍
Hadoop最早起源于Nutch。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取网页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题。
2003年、2004年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案。
——分布式文件系统（GFS），可用于处理海量网页的存储
——分布式计算框架MAPREDUCE，可用于处理海量网页的索引计算问题。
Nutch的开发人员完成了相应的开源实现HDFS和MAPREDUCE，并从Nutch中剥离成为独立项目HADOOP，到2008年1月，HADOOP成为Apache顶级项目(同年，cloudera公司成立)，迎来了它的快速发展期。
狭义上来说，hadoop就是单独指代hadoop这个软件，
广义上来说，hadoop指代大数据的一个生态圈，包括很多其他的软件
2.Hadoop是什么？
Hadoop： 适合大数据的分布式存储和计算平台
Hadoop不是指具体一个框架或者组件，它是Apache软件基金会下用Java语言开发的一个开源分布式计算平台。实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。适合大数据的分布式存储和计算平台。
Hadoop1.x中包括两个核心组件：MapReduce和Hadoop Distributed File System(HDFS)
其中HDFS负责将海量数据进行分布式存储，而MapReduce负责提供对数据的计算结果的汇总
3.Hadoop的起源
2003-2004年，Google公布了部分GFS和MapReduce思想的细节，受此启发的Doug Cutting等人用2年的业余时间实现了DFS和MapReduce机制，使Nutch性能飙升。然后Yahoo招安Doug Gutting及其项目。
2005年，Hadoop作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入Apache基金会。
2006年2月被分离出来，成为一套完整独立的软件，起名为Hadoop
Hadoop名字不是一个缩写，而是一个生造出来的词。是Hadoop之父Doug Cutting儿子毛绒玩具象命名的。
Hadoop的成长过程
Lucene–>Nutch—>Hadoop
总结起来，Hadoop起源于Google的三大论文
GFS：Google的分布式文件系统Google File System
MapReduce：Google的MapReduce开源分布式并行计算框架
BigTable：一个大型的分布式数据库
演变关系
GFS—->HDFS
Google MapReduce—->Hadoop MapReduce
BigTable—->HBase
4.Hadoop的发展历史
Hadoop大事记
2004年— 最初的版本(现在称为HDFS和MapReduce)由Doug Cutting和Mike Cafarella开始实施。
2005年12月— Nutch移植到新的框架，Hadoop在20个节点上稳定运行。
2006年1月— Doug Cutting加入雅虎。
2006年2月— Apache Hadoop项目正式启动以支持MapReduce和HDFS的独立发展。
2006年2月— 雅虎的网格计算团队采用Hadoop。
2006年4月— 标准排序(10 GB每个节点)在188个节点上运行47.9个小时。
2006年5月— 雅虎建立了一个300个节点的Hadoop研究集群。
2006年5月— 标准排序在500个节点上运行42个小时(硬件配置比4月的更好)。
2006年11月— 研究集群增加到600个节点。
2006年12月— 标准排序在20个节点上运行1.8个小时，100个节点3.3小时，500个节点5.2小时，900个节点7.8个小时。
2007年1月— 研究集群到达900个节点。
2007年4月— 研究集群达到两个1000个节点的集群。
2008年4月— 赢得世界最快1TB数据排序在900个节点上用时209秒。
2008年7月— 雅虎测试节点增加到4000个
2008年9月— Hive成为Hadoop的子项目
2008年11月— Google宣布其MapReduce用68秒对1TB的程序进行排序
2008年10月— 研究集群每天装载10TB的数据。
2008年— 淘宝开始投入研究基于Hadoop的系统–云梯。云梯总容量约9.3PB，共有1100台机器，每天处理18000道作业，扫描500TB数据。
2009年3月— 17个集群总共24 000台机器。
2009年3月— Cloudera推出CDH（Cloudera’s Dsitribution Including Apache Hadoop）
2009年4月— 赢得每分钟排序，雅虎59秒内排序500 GB(在1400个节点上)和173分钟内排序100 TB数据(在3400个节点上)。
2009年5月— Yahoo的团队使用Hadoop对1 TB的数据进行排序只花了62秒时间。
2009年7月— Hadoop Core项目更名为Hadoop Common;
2009年7月— MapReduce 和 Hadoop Distributed File System (HDFS) 成为Hadoop项目的独立子项目。
2009年7月— Avro 和 Chukwa 成为Hadoop新的子项目。
2009年9月— 亚联BI团队开始跟踪研究Hadoop
2009年12月—亚联提出橘云战略，开始研究Hadoop
2010年5月— Avro脱离Hadoop项目，成为Apache顶级项目。
2010年5月— HBase脱离Hadoop项目，成为Apache顶级项目。
2010年5月— IBM提供了基于Hadoop 的大数据分析软件——InfoSphere BigInsights，包括基础版和企业版。
2010年9月— Hive( Facebook) 脱离Hadoop，成为Apache顶级项目。
2010年9月— Pig脱离Hadoop，成为Apache顶级项目。
2011年1月— ZooKeeper 脱离Hadoop，成为Apache顶级项目。
2011年3月— Apache Hadoop获得Media Guardian Innovation Awards 。
2011年3月— Platform Computing 宣布在它的Symphony软件中支持Hadoop MapReduce API。
2011年5月— Mapr Technologies公司推出分布式文件系统和MapReduce引擎——MapR Distribution for Apache Hadoop。
2011年5月— HCatalog 1.0发布。该项目由Hortonworks 在2010年3月份提出，HCatalog主要用于解决数据存储、元数据的问题，主要解决HDFS的瓶颈，它提供了一个地方来存储数据的状态信息，这使得 数据清理和归档工具可以很容易的进行处理。
2011年4月— SGI( Silicon Graphics International )基于SGI Rackable和CloudRack服务器产品线提供Hadoop优化的解决方案。
2011年5月— EMC为客户推出一种新的基于开源Hadoop解决方案的数据中心设备——GreenPlum HD，以助其满足客户日益增长的数据分析需求并加快利用开源数据分析软件。Greenplum是EMC在2010年7月收购的一家开源数据仓库公司。
2011年5月— 在收购了Engenio之后， NetApp推出与Hadoop应用结合的产品E5400存储系统。
2011年6月— Calxeda公司(之前公司的名字是Smooth-Stone)发起了“开拓者行动”，一个由10家软件公司组成的团队将为基于Calxeda即将推出的ARM系统上芯片设计的服务器提供支持。并为Hadoop提供低功耗服务器技术。
2011年6月— 数据集成供应商Informatica发布了其旗舰产品，产品设计初衷是处理当今事务和社会媒体所产生的海量数据，同时支持Hadoop。
2011年7月— Yahoo!和硅谷风险投资公司 Benchmark Capital创建了Hortonworks 公司，旨在让Hadoop更加鲁棒(可靠)，并让企业用户更容易安装、管理和使用Hadoop。
2011年8月— Cloudera公布了一项有益于合作伙伴生态系统的计划——创建一个生态系统，以便硬件供应商、软件供应商以及系统集成商可以一起探索如何使用Hadoop更好的洞察数据。
2011年8月— Dell与Cloudera联合推出Hadoop解决方案——Cloudera Enterprise。Cloudera Enterprise基于Dell PowerEdge C2100机架服务器以及Dell PowerConnect 6248以太网交换机
5.Hadoop的四大特性（优点）
1.扩容能力（Scalable）：Hadoop是在可用的计算机集群间分配数据并完成计算任务的，这些集群可用方便的扩展到数以千计个节点中。
2.成本低（Economical）：Hadoop通过普通廉价的机器组成服务器集群来分发以及处理数据，以至于成本很低。
3.高效率（Efficient）：通过并发数据，Hadoop可以在节点之间动态并行的移动数据，使得速度非常快。
4.可靠性（Rellable）：能自动维护数据的多份复制，并且在任务失败后能自动地重新部署（redeploy）计算任务。所以Hadoop的按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
6.hadoop的历史版本介绍
0.x系列版本：hadoop当中最早的一个开源版本，在此基础上演变而来的1.x以及2.x的版本
1.x版本系列：hadoop版本当中的第二代开源版本，主要修复0.x版本的一些bug等
2.x版本系列：架构产生重大变化，引入了yarn平台等许多新特性
7.hadoop的架构模型（1.x，2.x的各种架构模型介绍）
1.x的版本架构模型介绍
文件系统核心模块(HDFS)：
NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据
secondaryNameNode：主要能用于hadoop当中元数据信息的辅助管理
DataNode：集群当中的从节点，主要用于存储集群当中的各种数据
数据计算核心模块(MapReduce)：
JobTracker：接收用户的计算请求任务，并分配任务给从节点
TaskTracker：负责执行主节点JobTracker分配的任务
2.x的版本架构模型介绍
第一种：NameNode与ResourceManager单节点架构模型
文件系统核心模块(HDFS)：
NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据
secondaryNameNode：主要能用于hadoop当中元数据信息的辅助管理
DataNode：集群当中的从节点，主要用于存储集群当中的各种数据
数据计算核心模块(MapReduce)：
ResourceManager：接收用户的计算请求任务，并负责集群的资源分配，以及计算任务的划分
NodeManager：负责执行主节点ResourceManager分配的任务
第二种：NameNode单节点与ResourceManager高可用架构模型
文件系统核心模块(HDFS)：
NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据
secondaryNameNode：主要能用于hadoop当中元数据信息的辅助管理
DataNode：集群当中的从节点，主要用于存储集群当中的各种数据
数据计算核心模块(MapReduce)：
ResourceManager：接收用户的计算请求任务，并负责集群的资源分配，以及计算任务的划分，通过zookeeper实现ResourceManager的高可用
NodeManager：负责执行主节点ResourceManager分配的任务
第三种：NameNode高可用与ResourceManager单节点架构模型
文件系统核心模块(HDFS)：
NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据，其中nameNode可以有两个，形成高可用状态
DataNode：集群当中的从节点，主要用于存储集群当中的各种数据
JournalNode：文件系统元数据信息管理
数据计算核心模块(MapReduce)：
ResourceManager：接收用户的计算请求任务，并负责集群的资源分配，以及计算任务的划分
NodeManager：负责执行主节点ResourceManager分配的任务
第四种：NameNode与ResourceManager高可用架构模型
文件系统核心模块(HDFS)：
NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据，一般都是使用两个，实现HA高可用
JournalNode：元数据信息管理进程，一般都是奇数个
DataNode：从节点，用于数据的存储
数据计算核心模块(MapReduce)：
ResourceManager：Yarn平台的主节点，主要用于接收各种任务，通过两个，构建成高可用
NodeManager：Yarn平台的从节点，主要用于处理ResourceManager分配的任务
8.HDFS中的名称节点和数据节点的具体功能。
在HDFS中，名称节点负责管理分布式文件系统的命名空间，保留了两个核心的数据结构，集FsImage和EditLog。FsImage用于维护文件系统树以及文件树种所有的文件和文件夹的元数据，操作日志文件EditLog记录了所有针对文件的创建、删除、重命名等操作。名称节点记录了每个文件种各个块所在的数据节点的位置信息，但是并不持久化存储这些信息，而是在系统每次启动时扫描所有数据节点重构得到这些信息。
数据节点是分布式文件系统HDFS的工作节点，负责数据的存储和读取，会根据客户端或者名称节点的调度来进行数据的存储和检索，并且向名称节点定期发送自己所存储的块的列表，每个数据节点的数据会被保存在各自节点的本地Linux文件系统中。
