Hadoop思想之源：Google

　　面对的数据和计算难题

　　　　——大量的网页怎么存储

　　　　——搜索算法

　　带给我们的关键技术和思想（Google三篇论文）

　　　　——GFS（hdfs）

　　　　——Map-Reduce

　　　　——Bigtable

Hadoop创始人介绍：

　　Hadoop作者Doug cutting，就职Yahoo期间开发了Hadoop项目，目前在CLoudera公司从事架构工作。他不但是Hadoop项目的发起人，还是Lucene、Nutch项目的发起人。

　　　　　　　　　　

 

Hadoop简介：

　　——名字来源于Hadoop之父Doug Cutting儿子的玩具大象。

　　2003-2004年，Google公开了部分GFS和Mapreduce思想的细节，以此为基础Doug Cutting等人用了2年业余时间实现了DFS和Mapreduce机制，一个微缩版：Nutch。

　　Hadoop于2005年秋天作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入Apache基金会。2006年3月份，Map-Reduce和Nutch Distributed File System（NDFS）分别被纳入成为Hadoop的项目中。

 

　　——分布式存储系统HDFS(Hadoop Distributed File System)

• • 分布式存储系统；
  • 提供了：高可靠性、高扩展性和高吞吐率的数据存储服务；

　　——分布式计算框架Map-Reduce

• • 分布式计算框架
  • 具有易于编程、高容错性和高扩展性等优点。

　

HDFS优点：

　　- 高容错性：

• • 数据自动保存多个副本
  • 副本丢失后，自动恢复（最少保留三份）

　　- 高可靠性

• • Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖

　　- 高扩展性

• • Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中

　　- 高效性：

• • Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快

　　- 适合批处理：

• • 移动计算而非数据移动
  • 数据位置暴露给计算框架

　　- 适合大数据处理：

• • GB、TB、甚至PB级数据
  • 百万规模以上的文件数量
  • 10K+节点

　　- 可构建在廉价机器上：

• • 通过多副本提高可靠性
  • 提供了容错和回复机制

HDFS缺点：

　　- 不适合低延迟数据访问：

• • 比如毫秒级
  • 低延迟于高吞吐率

　　- 不适合小文件存取：

• • 占用NameNode大量内存
  • 寻道时间超过读取时间

　　- 不支持并发写入、文件随机修改：

• • 一个文件只能有一个写者，不支持多用户写入及任意修改文件
  • 仅支持append（数据追加）