Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构，它可以使用户在不了解分布式底层细节的情況下开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

从其定义就可以发现，它解決了两大问题：大数据存储、大数据分析。也就是 Hadoop 的两大核心：HDFS 和 MapReduce。

HDFS(Hadoop Distributed File System)是可扩展、容错、高性能的分布式文件系统，异步复制，一次写入多次读取，主要负责存储。

MapReduce 为分布式计算框架，包含map(映射)和 reduce(归约)过程，负责在 HDFS 上进行计算。

我们先来了解下 Hadoop 的发展历史，如图 1-1 所示。

图1-1 Hadoop发展历史

2002~2004 年，第一轮互联网泡沫刚刚破灭，很多互联网从业人员都失业了。我们们的“主角" Doug Cutting 也不例外，他只能写点技术文章赚点稿费来养家糊口。但是 Doug Cutting 不甘寂寞，怀着对梦想和未来的渴望，与他的好朋友 Mike Cafarella 一起开发出一个开源的搜索引擎 Nutch，并历时一年把这个系统做到能支持亿级网页的搜索。但是当时的网页数量远远不止这个规模，所以两人不断改进，想让支持的网页量再多一个数量级。

在 2003 年和 2004 年， Googles 分別公布了 GFS 和 Mapreduce 两篇论文。 Doug Cutting 和 Mike Cafarella 发现这与他们的想法不尽相同，且更加完美，完全脱离了人工运维的状态，实现了自动化。

在经过一系列周密考虑和详细总结后，2006 年， Dog Cutting 放奔创业，随后几经周折加入了 yahoo 公司(Nutch 的部分也被正式引入)，机绿巧合下，他以自己儿子的一个玩具大象的名字 Hadoop 命名了该项。

当系统进入 Yahoo 以后，项目逐渐发展并成熟了起来。首先是集群规模，从最开始几十台机器的规模发展到能支持上千个节点的机器，中间做了很多工程性质的工作；然后是除搜索以外的业务开发， Yahoo 逐步将自己广告系统的数据挖掘相关工作也迁移到了 Hadoop 上，使 Hadoop 系统进一步成熟化了。

2007 年，纽约时报在 100 个亚马逊的虚拟机服务器上使用 Hadoop 转换了 4TB 的图片数据更加加深了人们对 Hadoope 的印象。

在 2008 年的时侯，一位 Google 的工程师发现要把当时的 Hadoop 放到任意一个集群中去运是一件很困难的事情，所以就与几个好朋友成立了ー个专门商业化 Hadoop 的公司 Cloudera。同年， Facebook 团队发现他们很多人不会写 Hadoop 的程序，而对 SQL 的一套东西很熟，所以他们就在 Hadoop 上构建了一个叫作 Hive 的软件，专把 SQL 转换为 Hadoop 的 Mapreduce 程序。

2011年， Yahoo 将 Hadoop 团队独立出来，成立了ー个子公司 Hortonworks，专门提供 Hadoop 相关的服务。

说了这么多，那 Hadoop 有哪些优点呢？

Hadoop 是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算的平台。用户可以轻松地在 Hadoop 发和运行处理海量数据的应用程序。其优点主要有以下几个：

(1) 高可靠性 ： Hadoop 按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

(2) 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的，这些集簇可以方便地扩展到数以干计的节点中。

(3) 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。

(4) 高容错性 ： Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分。

(5) 低成本 ： 与一体机、商用数据仓库以及 QlikView、 Yonghong Z- Suites 等数据集市相比，Hadoop 是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。

Hadoop 带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 linux 生产平台上是非常理想的， Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。

二、Hadoop 存储 - HDFS

Hadoop 的存储系统是 HDFS(Hadoop Distributed File System)分布式文件系统，对外部客户端而言，HDFS 就像一个传统的分级文件系统，可以进行创建、删除、移动或重命名文件或文件夹等操作，与 Linux 文件系统类似。

但是，Hadoop HDFS 的架构是基于一组特定的节点构建的(见图s)，这些节称节点(NameNode，仅一个)，它在 HDFS 内部提供元数据服务；第二名称节点(Secondary NameNode)，名称节点的帮助节点，主要是为了整合元数据操作(注意不是名称节点的备份)；数据节点(DataNode)，它为 HDFS 提供存储块。由于仅有一个 NameNode，因此这是 HDFS 的一个缺点(单点失败，在 Hadoop2.x 后有较大改善)。

图1-2 Hadoop HDFS架构

存储在 HDFS 中的文件被分成块，然后这些块被复制到多个数据节点中(DataNode)，这与传统的 RAID 架构大不相同。块的大小(通常为 128M)和复制的块数量在创建文件时由客户机决定。名称节点可以控制所有文件操作。HDFS 内部的所有通信都基于标准的 TCP/IP 协议。

关于各个组件的具体描述如下所示：

（1）名称节点（NameNode）

它是一个通常在HDFS架构中单独机器上运行的组件，负责管理文件系统名称空间和控制外部客户机的访问。NameNode决定是否将文件映射到DataNode上的复制块上。对于最常见的3个复制块，第一个复制块存储在同一机架的不同节点上，最后一个复制块存储在不同机架的某个节点上。

（2）数据节点（DataNode）

数据节点也是一个通常在HDFS架构中的单独机器上运行的组件。Hadoop集群包含一个NameNode和大量DataNode。数据节点通常以机架的形式组织，机架通过一个交换机将所有系统连接起来。

数据节点响应来自HDFS客户机的读写请求。它们还响应来自NameNode的创建、删除和复制块的命令。名称节点依赖来自每个数据节点的定期心跳（heartbeat）消息。每条消息都包含一个块报告，名称节点可以根据这个报告验证块映射和其他文件系统元数据。如果数据节点不能发送心跳消息，名称节点将采取修复措施，重新复制在该节点上丢失的块。

（3）第二名称节点（Secondary NameNode）

第二名称节点的作用在于为HDFS中的名称节点提供一个Checkpoint，它只是名称节点的一个助手节点，这也是它在社区内被认为是Checkpoint Node的原因。

如图 1-3 所示，只有在NameNode重启时，edits才会合并到fsimage文件中，从而得到一个文件系统的最新快照。但是在生产环境集群中的NameNode是很少重启的，这意味着当NameNode运行很长时间后，edits文件会变得很大。而当NameNode宕机时，edits就会丢失很多改动，如何解决这个问题呢？

图1-3 名称节点

fsimage 是 NameNode 启动时对整个文件系统的快照；edits 是在 NameNode 启动后对文件系统的改动序列。

如图 1-4 所示，Secondary NameNode 会定时到 NameNode 去获取名称节点的 edits，并及时更新到自己 fsimage 上。这样，如果 NameNode 宕机，我们也可以使用 Secondary-NameNode 的信息来恢复 NameNode。并且，如果 Secondary NameNode 新的 fsimage 文件达到一定阈值，它就会将其拷贝回名称节点上，这样 NameNode 在下次重启时会使用这个新的 fsimage 文件，从而减少重启的时间。

图1-4 NameNode帮助节点Secondary NameNode

举个数据上传的例子来深入理解下HDFS内部是怎么做的，如图 1-5 所示。

图1-5 HDFS文件上传

文件在客户端时会被分块，这里可以看到文件被分为 5 个块，分别是：A、B、C、D、E。同时为了负载均衡，所以每个节点有 3 个块。下面来看看具体步骤：

客户端将要上传的文件按 128M 的大小分块。

客户端向名称节点发送写数据请求。

名称节点记录各个 DataNode 信息，并返回可用的 DataNode 列表。

客户端直接向 DataNode 发送分割后的文件块，发送过程以流式写入。

写入完成后，DataNode 向 NameNode 发送消息，更新元数据。

这里需要注意：

写 1T 文件，需要 3T 的存储，3T 的网络流量。

在执行读或写的过程中，NameNode 和 DataNode 通过 HeartBeat 进行保存通信，确定 DataNode 活着。如果发现 DataNode 死掉了，就将死掉的 DataNode 上的数据，放到其他节点去，读取时，读其他节点。

宕掉一个节点没关系，还有其他节点可以备份；甚至，宕掉某一个机架也没关系；其他机架上也有备份。

三、Hadoop 计算 — MapReduce

MapReduce 是 Google 提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（归纳）”以及它们的主要思想，都是从函数式编程语言借来的，还有从矢量编程语言借来的特性。

当前的软件实现是指定一个 Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的 Reduce（归纳）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组，如图 1-6 所示。

图1-6 Map/Reduce简单理解

下面将以 Hadoop 的“Hello World”例程—单词计数来分析MapReduce的逻辑，如图 1-7 所示。一般的 MapReduce 程序会经过以下几个过程：输入（Input）、输入分片（Splitting）、Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段、输出（Final result）。

图1-7　Hadoop MapReduce单词计数逻辑

输入就不用说了，数据一般放在 HDFS 上面就可以了，而且文件是被分块的。关于文件块和文件分片的关系，在输入分片中说明。

输入分片：在进行 Map 阶段之前，MapReduce 框架会根据输入文件计算输入分片（split），每个输入分片会对应一个 Map 任务，输入分片往往和 HDFS 的块关系很密切。例如，HDFS 的块的大小是 128M，如果我们输入两个文件，大小分别是 27M、129M，那么 27M 的文件会作为一个输入分片（不足 128M 会被当作一个分片），而 129MB 则是两个输入分片（129-128＝1，不足 128M，所以 1M 也会被当作一个输入分片），所以，一般来说，一个文件块会对应一个分片。如图 1-7 所示，Splitting 对应下面的三个数据应该理解为三个分片。

Map 阶段：这个阶段的处理逻辑其实就是程序员编写好的 Map 函数，因为一个分片对应一个 Map 任务，并且是对应一个文件块，所以这里其实是数据本地化的操作，也就是所谓的移动计算而不是移动数据。如图 1-7 所示，这里的操作其实就是把每句话进行分割，然后得到每个单词，再对每个单词进行映射，得到单词和1的键值对。

Shuffle 阶段：这是“奇迹”发生的地方，MapReduce 的核心其实就是 Shuffle。那么 Shuffle 的原理呢？Shuffle 就是将 Map 的