1.1 什么是HADOOP

1.HADOOP是apache旗下的一套开源软件平台
2.HADOOP提供的功能：利用服务器集群，根据用户的自定义业务逻辑，对海量数据进行分布式处理
3.HADOOP的核心组件有 1.HDFS（分布式文件系统）
2.YARN（运算资源调度系统）
3.MAPREDUCE（分布式运算编程框架）

4.广义上来说，HADOOP通常是指一个更广泛的概念——HADOOP生态圈

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1.2 HADOOP产生背景

1.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。
2.2003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。

　　 3.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，迎来了它的快速发展期。

1.3 HADOOP在大数据、云计算中的位置和关系

1.云计算是分布式计算、并行计算、网格计算、多核计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术和互联网技术融合发展的产物。借助IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS（软件即服务）等业务模式，把强大的计算能力提供给终端用户。

　　 2.现阶段，云计算的两大底层支撑技术为“虚拟化”和“大数据技术”

　　 3.而HADOOP则是云计算的PaaS层的解决方案之一，并不等同于PaaS，更不等同于云计算本身。

前言

最近想学习下大数据，有点急于求成，于是去网上找了各种培训机构的视频，发现大都质量不佳，理论基本不说或者简单讲下，然后教你照猫画虎的敲代码，出了问题都没法分析。最后还是找了厦门大学的公开课从理论开始稳扎稳打的学习了。

一 Hadoop起源

Hadoop的理论起源主要来自谷歌公司的三大论文，并迅速应用于全球各大互联网公司。因此，学习大数据Hadoop是绕不开的一个知识点。今年来，大数据的兴起其实来自于计算机技术的发展，物联网技术产生了大量的数据，云技术使得计算机存储与运算资源更加普及，因此大数据技术应运而出，用以解决大量数据的存储与计算的问题。

二 Hadoop生态圈

学习Hadoop，需要知道Hadoop生态圈中各个项目的功能与作用，为何要用开发这种新项目，而不使用已有项目实现这种功能。

2.1 HDFS

Hadoop的底层文件系统，与传统文件系统不同在于它是分布式的。同时与已有的分布式文件系统相比，它又有着旧分布式文件系统没有的优点。如：高可用性，高可靠性，吞吐量大，能使用廉价服务器构建，可通过不断增加机器数来进行拓展。具体实现在HDFS文章中记录。