基本介绍
Google（自称）为云计算概念的提出者，在自身多年的搜索引擎业务中构建了突破性的GFS（Google File System），从此文件系统进入分布式时代。除此之外，Google在GFS上如何快速分析和处理数据方面开创了MapReduce并行计算框架，让以往的高端服务器计算变为廉价的x86集群计算，也让许多互联网公司能够从IOE（IBM小型机、Oracle数据库以及EMC存储）中解脱出来，例如：淘宝早就开始了去IOE化的道路。然而，Google之所以伟大就在于独享技术不如共享技术，在2002-2004年间以三大论文的发布向世界推送了其云计算的核心组成部分GFS、MapReduce以及BigTable。
Google虽然没有将其核心技术开源，但是这三篇论文已经向开源社区的大牛们指明了方向，一位大牛：Doug Cutting使用Java语言对Google的云计算核心技术（主要是GFS和MapReduce）做了开源的实现。后来，Apache基金会整合Doug Cutting以及其他IT公司（如Facebook等）的贡献成果，开发并推出了Hadoop生态系统。
Hadoop是一个搭建在廉价PC上的分布式集群系统架构，它具有高可用性、高容错性和高可扩展性等优点。由于它提供了一个开放式的平台，用户可以在完全不了解底层实现细节的情形下，开发适合自身应用的分布式程序。
整体框架
Hadoop系统的设计思想是层次化的设计结构，和OSI等设计思想类似，即，同层次之间不交互，每层只知道自己的工作，处理来自下一层提供的数据、信息。
Hadoop由HDFS、MapReduce、HBase、Hive和ZooKeeper等成员组成。
- HDFS是一个分布式文件系统。有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上，适合那些有着超大数据集的应用程序。它是Hadoop系统的基础。
- Yarn是一种Hadoop资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
- MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算，主要思想是概念”Map（映射）”和”Reduce（归约）”。它也是Hadoop系统的重要组成部分。
- Pig是一个基于Hadoop的大规模数据分析平台，Pig为复杂的海量数据并行计算提供了更高层次的抽象，从而有了一个更为简易的操作和编程接口。
- Hive是基于Hadoop的一个工具，提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
- Giraph是一个迭代的图计算系统。Giraph计算的输入是由点和直连的边组成的图。发源于Facebook，可以进行社交网络的计算等等。
- Strom、Spark、Flink是实时的内存计算框架，在某些任务上的运算速度能够提高100倍。
- HBase、Cassandra、MongoDB是开源的，基于列存储模型的分布式NoSQL数据库系统。能够处理更大规模的数据量、稀疏表等问题。但是正是因为是开源的问题，存在一系列问题。
- ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
下图是一个典型的Hadoop试验集群的部署结构。
Hadoop各组件之间是如何依赖共存的呢？下图为你展示：
Hadoop的核心设计
HDFS
HDFS是一个高度容错性的分布式文件系统，可以被广泛的部署于廉价的PC之上。它以流式访问模式访问应用程序的数据，这大大提高了整个系统的数据吞吐量，因而非常适合用于具有超大数据集的应用程序中。
HDFS的架构如下图所示。HDFS架构采用主从架构（master/slave）。一个典型的HDFS集群包含一个NameNode节点和多个DataNode节点。NameNode节点负责整个HDFS文件系统中的文件的元数据保管和管理，集群中通常只有一台机器上运行NameNode实例，DataNode节点保存文件中的数据，集群中的机器分别运行一个DataNode实例。在HDFS中，NameNode节点被称为名称节点，DataNode节点被称为数据节点。DataNode节点通过心跳机制与NameNode节点进行定时的通信。
- NameNode
- 可以看作是分布式文件系统中的管理者，存储文件系统的meta-data，主要负责管理文件系统的命名空间，集群配置信息，存储块的复制。
- DataNode
- 是文件存储的基本单元。它存储文件块在本地文件系统中，保存了文件块的meta-data，同时周期性的发送所有存在的文件块的报告给NameNode。
- Client
- 就是需要获取分布式文件系统文件的应用程序。
下面来看看在HDFS上如何进行文件的读/写操作：
文件写入：
- Client向NameNode发起文件写入的请求
- NameNode根据文件大小和文件块配置情况，返回给Client它所管理部分DataNode的信息。
- Client将文件划分为多个文件块，根据DataNode的地址信息，按顺序写入到每一个DataNode块中。
文件读取：
- Client向NameNode发起文件读取的请求
- NameNode返回文件存储的DataNode的信息。
- Client读取文件信息。
MapReduce
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。Map（映射）和Reduce（化简），采用分而治之思想，先把任务分发到集群多个节点上，并行计算，然后再把计算结果合并，从而得到最终计算结果。多节点计算，所涉及的任务调度、负载均衡、容错处理等，都由MapReduce框架完成，不需要编程人员关心这些内容。
下图是一个MapReduce的处理过程：
用户提交任务给JobTracer，JobTracer把对应的用户程序中的Map操作和Reduce操作映射至TaskTracer节点中；输入模块负责把输入数据分成小数据块，然后把它们传给Map节点；Map节点得到每一个key/value对，处理后产生一个或多个key/value对，然后写入文件；Reduce节点获取临时文件中的数据，对带有相同key的数据进行迭代计算，然后把终结果写入文件。
如果这样解释还是太抽象，可以通过下面一个具体的处理过程来理解：（WordCount实例）
Hadoop的核心是MapReduce，而MapReduce的核心又在于map和reduce函数。它们是交给用户实现的，这两个函数定义了任务本身。
- map函数：接受一个键值对（key-value pair）（例如上图中的Splitting结果），产生一组中间键值对（例如上图中Mapping后的结果）。Map/Reduce框架会将map函数产生的中间键值对里键相同的值传递给一个reduce函数。
- reduce函数：接受一个键，以及相关的一组值（例如上图中Shuffling后的结果），将这组值进行合并产生一组规模更小的值（通常只有一个或零个值）（例如上图中Reduce后的结果）
但是，Map/Reduce并不是万能的，适用于Map/Reduce计算有先提条件：
① 待处理的数据集可以分解成许多小的数据集；② 而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理；
若不满足以上两条中的任意一条，则不适合使用Map/Reduce模式；
