本节向大家描述一下Hadoop简介，主要包括Hadoop应用场合和Hadoop框架中最核心的设计等内容，相信通过本节的学习大家对Hadoop有全面的认识，让我们一起来了解一下Hadoop吧。

Hadoop简介

Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。
简单地说来，Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem），简称HDFS。HDFS有着高容错性（fault-tolerent）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（highthroughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（largedataset）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streamingaccess）文件系统中的数据。

谈到Hadoop就不得不提到Lucene和Nutch。首先，Lucene并不是一个应用程序，而是提供了一个纯Java的高性能全文索引引擎工具包，它可以方便的嵌入到各种实际应用中实现全文搜索/索引功能。Nutch是一个应用程序，是一个以Lucene为基础实现的搜索引擎应用，Lucene为Nutch提供了文本搜索和索引的API，Nutch不光有搜索的功能，还有数据抓取的功能。在nutch0.8.0版本之前，Hadoop还属于Nutch的一部分，而从nutch0.8.0开始，将其中实现的NDFS和MapReduce剥离出来成立一个新的开源项目，这就是Hadoop，而nutch0.8.0版本较之以前的Nutch在架构上有了根本性的变化，那就是完全构建在Hadoop的基础之上了。在Hadoop中实现了Google的GFS和MapReduce算法，使Hadoop成为了一个分布式的计算平台。
其实，Hadoop并不仅仅是一个用于存储的分布式文件系统，而是设计用来在由通用计算设备组成的大型集群上执行分布式应用的框架。

Hadoop包含两个部分：

1、HDFS

Hadoop简介中的HDFS。HDFS即HadoopDistributedFileSystem(Hadoop分布式文件系统)
HDFS具有高容错性，并且可以被部署在低价的硬件设备之上。HDFS很适合那些有大数据集的应用，并且提供了对数据读写的高吞吐率。HDFS是一个master/slave的结构，就通常的部署来说，在master上只运行一个Namenode，而在每一个slave上运行一个Datanode。
HDFS支持传统的层次文件组织结构，同现有的一些文件系统在操作上很类似，比如你可以创建和删除一个文件，把一个文件从一个目录移到另一个目录，重命名等等操作。Namenode管理着整个分布式文件系统，对文件系统的操作（如建立、删除文件和文件夹）都是通过Namenode来控制。

HDFS的结构图中可以看出，Namenode，Datanode，Client之间的通信都是建立在TCP/IP的基础之上的。当Client要执行一个写入的操作的时候，命令不是马上就发送到Namenode，Client首先在本机上临时文件夹中缓存这些数据，当临时文件夹中的数据块达到了设定的Block的值（默认是64M）时，Client便会通知Namenode，Namenode便响应Client的RPC请求，将文件名插入文件系统层次中并且在Datanode中找到一块存放该数据的block，同时将该Datanode及对应的数据块信息告诉Client，Client便这些本地临时文件夹中的数据块写入指定的数据节点。
HDFS采取了副本策略，其目的是为了提高系统的可靠性，可用性。HDFS的副本放置策略是三个副本，一个放在本节点上，一个放在同一机架中的另一个节点上，还有一个副本放在另一个不同的机架中的一个节点上。当前版本的hadoop0.12.0中还没有实现，但是正在进行中，相信不久就可以出来了。

2、MapReduce的实现

Hadoop简介中MapReduce的实现。MapReduce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。对于大数据量的计算，通常采用的处理手法就是并行计算。至少现阶段而言，对许多开发人员来说，并行计算还是一个比较遥远的东西。MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型，它让那些没有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用。
MapReduce的名字源于这个模型中的两项核心操作：Map和Reduce。也许熟悉FunctionalProgramming（函数式编程）的人见到这两个词会倍感亲切。简单的说来，Map是把一组数据一对一的映射为另外的一组数据，其映射的规则由一个函数来指定，比如对[1,2,3,4]进行乘2的映射就变成了[2,4,6,8]。Reduce是对一组数据进行归约，这个归约的规则由一个函数指定，比如对[1,2,3,4]进行求和的归约得到结果是10，而对它进行求积的归约结果是24。

1.Hadoop的应用场合：

适合海量数据的分析，其实Google最早提出MapReduce也就是为了海量数据分析。同时HDFS最早是为了搜索引擎实现而开发的，后来才被用于分布式计算框架中。海量数据被分割于多个节点，然后由每一个节点并行计算，将得出的结果归并到输出。同时第一阶段的输出又可以作为下一阶段计算的输入，因此可以想象到一个树状结构的分布式计算图，在不同阶段都有不同产出，同时并行和串行结合的计算也可以很好地在分布式集群的资源下得以高效的处理。

2.Hadoop框架中最核心的设计
Hadoop简介中Hadoop框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS，MapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。HDFS是Hadoop分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem）的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。

MapReduce：
名字上来看就大致可以看出个缘由，两个动词Map和Reduce，“Map（展开）”就是将一个任务分解成为多个任务，“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。这不是什么新思想，其实在前面提到的多线程，多任务的设计就可以找到这种思想的影子。不论是现实社会，还是在程序设计中，一项工作往往可以被拆分成为多个任务，任务之间的关系可以分为两种：一种是不相关的任务，可以并行执行；另一种是任务之间有相互的依赖，先后顺序不能够颠倒，这类任务是无法并行处理的。

上图就是MapReduce大致的结构图，在Map前还可能会对输入的数据有Split（分割）的过程，保证任务并行效率，在Map之后还会有Shuffle（混合）的过程，对于提高Reduce的效率以及减小数据传输的压力有很大的帮助。后面会具体提及这些部分的细节。
Hadoop简介中的HDFS的工作流程图：

整个流程图中有三个重要角色：NameNode、DataNode和Client。NameNode可以看作是分布式文件系统中的管理者，主要负责管理文件系统的命名空间、集群配置信息和存储块的复制等。NameNode会将文件系统的Meta-data存储在内存中，这些信息主要包括了文件信息、每一个文件对应的文件块的信息和每一个文件块在DataNode的信息等。DataNode是文件存储的基本单元，它将Block存储在本地文件系统中，保存了Block的Meta-data，同时周期性地将所有存在的Block信息发送给NameNode。Client就是需要获取分布式文件系统文件的应用程序。这里通过三个操作来说明他们之间的交互关系。

文件写入：
1.Client向NameNode发起文件写入的请求。
2.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。
3.Client将文件划分为多个Block，根据DataNode的地址信息，按顺序写入到每一个DataNode块中。

文件读取：
1.Client向NameNode发起文件读取的请求。
2.NameNode返回文件存储的DataNode的信息。
3.Client读取文件信息。

文件Block复制：
1.NameNode发现部分文件的Block不符合最小复制数或者部分DataNode失效。
2.通知DataNode相互复制Block。
3.DataNode开始直接相互复制。
3.MapReduce和HDFS来看Hadoop的结构：

Hadoop结构示意图

在Hadoop的系统中，会有一台Master，主要负责NameNode的工作以及JobTracker的工作。JobTracker的主要职责就是启动、跟踪和调度各个Slave的任务执行。还会有多台Slave，每一台Slave通常具有DataNode的功能并负责TaskTracker的工作。TaskTracker根据应用要求来结合本地数据执行Map任务以及Reduce任务。