Hadoop實作了一個分散式檔案系統(HadoopDistributedFileSystem)，簡稱HDFS。超大資料集(largedataset)的應用程式。
最核心的設計就是：HDFS和MapReduce。 ## Hadoop這個名字不是一個縮寫，而是一個虛構的名字。 Hadoop是一個能夠讓使用者輕鬆架構
和使用的分散式運算平台。使用者可以輕鬆地在Hadoop上開發和運行處理大量資料的應用程式。它主要有以下幾個優點：
1、高可靠性Hadoop位元儲存和處理資料的能力值得人們信賴。 2、高擴展性Hadoop是在可用的電腦集簇間分配資料並完成計算任務的，這些集簇可以方便地擴展到數以千計的節點中。 3、高效性Hadoop能夠在節點之間動態地移動數據，並保證各個節點的動態平衡，因此處理速度非常快。
4、高容錯性Hadoop能夠自動儲存資料的多個副本，並且能夠自動將失敗的任務重新指派。
5、低成本與一體機、商用資料倉儲以及QlikView、YonghongZ-Suite等資料市集相比，hadoop是開源的，專案的軟體成本因此會大幅降低。
Hadoop有一個用java語言寫的框架，因此運行在
Linux
生產平台上是非常理想的。 Hadoop上的應用程式也可以使用其他語言來編寫，例如C++。
Hadoop大數據處理的意義 Hadoop得以在大數據處理應用中廣泛應用得益於其自身在資料擷取、變形和載入(ETL)方面上的天然優勢。 Hadoop的分散式架構，將大數據處理引擎盡可能的靠近存儲，對例如像ETL這樣的批次操作相對合適，因為類似這樣操作的批次結果可以直接走向存儲。 Hadoop的MapReduce功能實作了將單一任務打碎，並將片段任務(Map)送到多個節點上，之後再以單一資料集的形式載入(Reduce)到資料倉儲裡。 PHP中文網Hadoop學習路線資料：
1、HadoopCommon：Hadoop系統最底層的一個模組，為Hadoop各子項目提供各種工具，如：
配置文件
和日誌操作等。
2、HDFS：分散式檔案系統，提供高吞吐量的應用程式資料訪問，對外部客戶機而言，HDFS就像一個傳統的分級檔案系統。可以建立、刪除、移動或重新命名文件，等等。但是HDFS的架構是基於一組特定的節點所建構的(參見圖1)，這是由它本身的特徵決定的。這些節點包括NameNode(僅一個)，它在HDFS內部提供元資料服務;DataNode，它為HDFS提供儲存區塊。由於只存在一個NameNode，因此這是HDFS的缺點(單點失敗)。
儲存在HDFS中的檔案被分成區塊，然後將這些區塊複製到多個電腦中(DataNode)。這與傳統的RAID架構大不相同。區塊的大小(通常為64MB)和複製的區塊數量在建立檔案時由客戶機決定。 NameNode可以控制所有檔案操作。 HDFS內部的所有通訊都基於標準的TCP/IP協定。
3、MapReduce：一個分散式海量資料處理的軟體框架集計算群集。 4、Avro：dougcutting主持的RPC項目，主要負責資料的序列化
。有點類似Google的protobuf和Facebook的thr
ift。 avro用來做以後hadoop的RPC，讓hadoop的RPC模組通訊速度更快、資料結構更緊湊。 5、Hive：類似CloudBase，也是基於hadoop分散式運算平台上的提供datawarehouse的sql功能的一套軟體。使得儲存在hadoop裡面的大量資料的匯總，即席查詢簡化。 hive提供了一套QL的查詢語言，以sql為基礎，使用起來很方便。
6、HBase：基於HadoopDistributedFileSystem，是一個開源的，基於列存儲模型的可擴展的分散式資料庫，支援大型表的儲存結構化資料。
7、Pig：是一個平行計算的高階的資料流語言和執行框架，SQL-like語言，是在MapReduce上建構的一種高階查詢語言，把一些運算編譯進MapReduce模型的Map和Reduce中，並且使用者可以定義自己的功能。
8、ZooKeeper：Google的Chubby一個開源的實作。它是一個針對大型分散式系統的可靠協調系統，提供的功能包括：配置維護、名字服務、分散式同步、群組服務等。 ZooKeeper的目標就是封裝好複雜易出錯的關鍵服務，將簡單易用的介面和效能高效、功能穩定的系統提供給使用者。
9、Chukwa：一個管理大型分散式系統的資料擷取系統由yahoo貢獻。
10、Cassandra：無單點故障的可擴展的多主資料庫。
11、Mahout：一個可擴展的機器學習和資料探勘庫。
Hadoop設計之初的目標就定位於高可靠性、高可拓展性、高容錯性和高效性，正是這些設計上與生俱來的優點，才使得Hadoop一出現就受到眾多大公司的青睞，同時也引起了研究界的普遍關注。到目前為止，Hadoop技術在網路領域已經得到了廣泛的運用。
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