Hadoop是什么？

　　Hadoop是一个处理海量数据的开源框架。2002年Nutch项目面世，这是一个爬取网页工具和搜索引擎系统，和其他众多的工具一样，都遇到了在处理海量数据时效率低下，无法存储爬取网页和搜索网页时产生的海量数据的问题。2003年谷歌发布了一篇论文，专门介绍他们的分布式文件存储系统GFS。鉴于GFS在存储超大文件方面的优势，Nutch按照GFS的思想在2004年实现了Nutch的开源分布式文件系统，即NDFS。2004年谷歌发布了另一篇论文，专门介绍他们处理大数据的计算框架MapReduce，2005年初Nutch开发人员在Nutch上实现了开源的MapReduce，这就是Hadoop的雏形。2006年Nutch将NDFS和MapReduce迁出Nutch，并命名为Hadoop，同时雅虎公司专门为Hadoop建立一个团队，将其发展成为能够处理海量数据的Web框架，2008年Hadoop成为Apache的顶级项目。

2007年9月发布hadoop 0.14.1，第一个稳定版本。

2009年4月发布hadoop 0.20.0版本。

2011年12月发布hadoop 1.0.0版本，这是经过将近6年的酝酿后发布的一个版本，该版本基于0.20安全代码线，增加如下的功能：

安全，

Hbase(append/hsynch/hflush和security)

webhdfs(完全支持安全)

增加HBase访问本地文件系统的性能

2.12年5月发布hadoop 2.0.0-alpha，则是hadoop-2.X系列的第一个版本，增加很多重要的特性：

1、NameNode HA(High Availability高可靠性)，当主NameNode挂掉时，备用NameNode可以快速启动，成为主NameNode节点，向外提供服务。

2、HDFS Federation。

3、YARN aka NextGen MapReduce。

2017年9月份发布Hadoop 3.0.0 generally版本，这是hadoop 3.x系列的第一个版本。

目前市面上还是以Hadoop2.x系列为主，Hadoop3.x还没正式的运用到生产系统中。

一句话总结：Hadoop是开源的大数据处理框架，分为处理数据的MapReduce和存储数据的HDFS。

Hadoop能做什么？

　　Hadoop可以用来处理海量数据，对数据进行分析。现在互联网企业每天都产生大量的日志数据，有的甚至达到PB级别，像国外的facebook，twitter，国内的阿里、腾讯、京东、百度等企业。在Haddop没出现之前，都是用小型机处理数据，价格昂贵不说，还耗费时间，Hadoop面世之后，可以使用廉价机器搭建Hadoop集群，一台小型机的价格就可以搭建起一个20个节点的Hadoop集群。2007年雅虎在900个节点的hadoop集群上对1T的数据进行排序只需要209秒，引起业界的关注，从此Haddoop逐渐成为大数据处理的标准，众多厂商纷纷向其靠拢。目前国内的互联网企业对Hadoop的使用都比较成熟，在2015年的时候百度的Hadoop集群就达到4000个节点。

Hadoop的缺点

　　Hadoop适合处理海量的离线数据，对于处理实时数据却不合适，例如实时股票交易分析。实时海量数据处理目前有比较好的框架，分别是Spark Streaming，Storm，Flink。他们也都是基于Hadoop的基础上实现的，数据Hadoop生态系统中的一员。

Hadoop生态框架

　　现在我们讲Hadoop，泛指Hadoop生态系统中的各种组件，包括用于构架数据仓库和分析数据的Hive，基于HDFS的列式数据库HBase，实时数据处理框架Flink、Storm、Spark Streaming等。下图是Hadoop的生态系统图。