本節(jié)向大家描述一下什么是Hadoop，主要內(nèi)容有Hadoop概念介紹和Hadoop開源的實(shí)現(xiàn)等，相信看完本文的介紹，大家對Hadoop有更深刻的認(rèn)識。

Hadoop是什么 
   Hadoop 是一個(gè)分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，由Apache基金會開發(fā)。用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力高速運(yùn)算和存儲。項(xiàng)目主頁：http://hadoop.apache.org

Hadoop是一個(gè)用于運(yùn)行應(yīng)用程序在大型集群的廉價(jià)硬件設(shè)備上的框架。Hadoop為應(yīng)用程序透明的提供了一組穩(wěn)定/可靠的接口和數(shù)據(jù)運(yùn)動。在Hadoop中實(shí)現(xiàn)了Google的MapReduce算法，它能夠把應(yīng)用程序分割成許多很小的工作單元，每個(gè)單元可以在任何集群節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行或重復(fù)執(zhí)行。此外，Hadoop還提供一個(gè)分布式文件系統(tǒng)用來在各個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上存儲數(shù)據(jù)，并提供了對數(shù)據(jù)讀寫的高吞吐率。由于應(yīng)用了map/reduce和分布式文件系統(tǒng)使得Hadoop框架具有高容錯(cuò)性，它會自動處理失敗節(jié)點(diǎn)。已經(jīng)在具有600個(gè)節(jié)點(diǎn)的集群測試過Hadoop框架。

Google的數(shù)據(jù)中心使用廉價(jià)的Linux PC機(jī)組成集群，在上面運(yùn)行各種應(yīng)用。即使是分布式開發(fā)的新手也可以迅速使用Google的基礎(chǔ)設(shè)施。核心組件是3個(gè)：

1、GFS（Google File System）。一個(gè)分布式文件系統(tǒng)，隱藏下層負(fù)載均衡，冗余復(fù)制等細(xì)節(jié)，對上層程序提供一個(gè)統(tǒng)一的文件系統(tǒng)API接口。Google根據(jù)自己的需求對它進(jìn)行了特別優(yōu)化，包括：超大文件的訪問，讀操作比例遠(yuǎn)超過寫操作，PC機(jī)極易發(fā)生故障造成節(jié)點(diǎn)失效等。GFS把文件分成64MB的塊，分布在集群的機(jī)器上，使用Linux的文件系統(tǒng)存放。同時(shí)每塊文件至少有3份以上的冗余。中心是一個(gè)Master節(jié)點(diǎn)，根據(jù)文件索引，找尋文件塊。詳見Google的工程師發(fā)布的GFS論文。

2、MapReduce。Google發(fā)現(xiàn)大多數(shù)分布式運(yùn)算可以抽象為MapReduce操作。Map是把輸入Input分解成中間的Key/Value對，Reduce把Key/Value合成最終輸出Output。這兩個(gè)函數(shù)由程序員提供給系統(tǒng)，下層設(shè)施把Map和Reduce操作分布在集群上運(yùn)行，并把結(jié)果存儲在GFS上。

3、BigTable。一個(gè)大型的分布式數(shù)據(jù)庫，這個(gè)數(shù)據(jù)庫不是關(guān)系式的數(shù)據(jù)庫。像它的名字一樣，就是一個(gè)巨大的表格，用來存儲結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

開源實(shí)現(xiàn)

這個(gè)分布式框架很有創(chuàng)造性，而且有極大的擴(kuò)展性，使得Google在系統(tǒng)吞吐量上有很大的競爭力。因此Apache基金會用Java實(shí)現(xiàn)了一個(gè)開源版本，支持Fedora等Linux平臺。目前Hadoop受到Y(jié)ahoo的支持，有Yahoo員工長期工作在項(xiàng)目上，而且Yahoo內(nèi)部也準(zhǔn)備使用Hadoop代替原來的基于FreeBSD的系統(tǒng)。
Hadoop實(shí)現(xiàn)了HDFS文件系統(tǒng)和MapRecue。目前版本是0.16。還不成熟，但是已經(jīng)可以在2000個(gè)節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行。用戶只要繼承MapReduceBase，提供分別實(shí)現(xiàn)Map和Reduce的兩個(gè)類，并注冊Job即可自動分布式運(yùn)行。

HDFS把節(jié)點(diǎn)分成兩類：NameNode和DataNode。NameNode是***的，程序與之通信，然后從DataNode上存取文件。這些操作是透明的，與普通的文件系統(tǒng)API沒有區(qū)別。
MapReduce則是JobTracker節(jié)點(diǎn)為主，分配工作以及負(fù)責(zé)和用戶程序通信。

目前這個(gè)項(xiàng)目還在進(jìn)行中，還沒有到達(dá)1.0版本，和Google系統(tǒng)的差距也非常大，但是進(jìn)步非常快，值得關(guān)注。另外，這是云計(jì)算（Cloud Computing）的初級階段的實(shí)現(xiàn)，是通向未來的橋梁。

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