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hadoop是什么?

hadoop是一個開源的分布式計算框架，用于存儲和處理大規模數據集。它最初是由Apache軟件基金會開發的，旨在解決處理大數據的問題。Hadoop的核心設計理念是將數據存儲和計算任務分布在集群中的多臺計算機上。它采用了分布式文件系統（HDFS）來存儲數據，并使用MapReduce編程模型來處理數據。MapReduce將計算任務分成多個部分，并在集群中的不同節點上并行執行，最后將結果合并起來。
hadoop官網: https://hadoop.apache.org/

hadoop怎么樣?

Hadoop的一個重要特點是它的可擴展性。通過在集群中增加更多的計算節點，可以輕松地擴展存儲容量和計算能力，以適應不斷增長的數據量和計算需求。
除了HDFS和MapReduce，Hadoop生態系統還包括許多其他組件和工具，如YARN（資源調度和管理器）、Hive（數據倉庫和查詢語言）、HBase（分布式數據庫）、Spark（內存計算框架）等。這些組件可以與Hadoop集成，提供更豐富的功能和更高效的數據處理能力。
總而言之，Hadoop是一個強大的開源分布式計算框架，適用于存儲和處理大規模數據集。它的設計理念和豐富的生態系統使得它成為處理大數據的首選工具之一。
MapReduce是Hadoop提供的一個軟件框架，旨在簡化應用程序的編程過程。它主要應用于處理TB級別的海量數據以及數千個節點的大型集群。

MapReduce可以被視為大數據計算框架的”1.0版本”，可以說是大數據計算的先驅。它首次以框架的形式支持對海量數據的應用開發，并為海量數據計算提供了一種可行的思路。隨著大數據技術的不斷成熟，MapReduce計算框架本身已經顯得有些過時。在當前的大數據開發階段，我們很少會手動編寫MapReduce計算任務，而是使用更優秀的計算框架如Spark和Flink來進行實際業務開發。然而，MapReduce的計算思想仍然貫穿于大數據的各種計算場景中。因此，深入理解MapReduce的計算思想是每個從事大數據工作的專業人士都需要掌握的基礎知識。

hadoop優勢和缺點對比

優勢

簡單易用的編程模型:
MapReduce框架提供了一種簡單而高效的編程模型，只需實現少量的接口，就能完成高效的海量數據計算任務。
高容錯性:
MapReduce借鑒了Hadoop的設計理念，將計算任務分布在大量廉價的計算機上。在這樣的集群中，機器故障是常見的情況。MapReduce計算允許任務從一個節點移動到另一個節點，這樣即使某個節點發生故障，計算任務也能繼續進行，提高了系統的容錯性。
可擴展性強:
當計算資源不足時，可以通過簡單地向集群中添加機器的方式來擴展計算能力。MapReduce框架能夠輕松適應不斷增長的數據量和計算需求。
適應海量數據:
MapReduce框架支持數千臺服務器的集群工作，能夠處理海量的數據。它的分布式計算能力和數據存儲機制使其能夠有效地處理大規模數據集。
綜上所述，MapReduce框架具有簡單易用、高容錯性、強大的可擴展性和適應海量數據處理的優勢。這使得它成為處理大規模數據計算的首選框架之一。

缺點

長時間的計算啟動時間：
啟動一個MapReduce任務需要很長時間，這在需要快速完成計算的場景下并不適用。此外，MapReduce計算的中間結果需要寫入磁盤，這會導致大量的磁盤IO，相比于基于內存的計算框架如Spark，其計算性能較差。
流式計算能力較弱：
當前版本的Hadoop為了提高MapReduce的計算效率，引入了Hadoop Streaming框架，可以對某個目錄下的數據文件進行實時計算。然而，它的流式計算仍然基于HDFS上的文件，因此功能受到一定限制，與其他專門的頂級流式計算框架相比，功能的穩定性仍有差距。
計算靈活性不夠：
MapReduce的計算流程過于固定，通常由一次Mapper計算和一次Reduce計算組成。然而，在許多復雜的計算場景中，往往需要多次Mapper和Reduce計算的靈活組合，而MapReduce框架并不支持這種靈活性。

MapReduce的過去與現狀

2004年發表的一篇論文介紹了MapReduce，這是Google用于實現大規模分析的一種方法，通過利用龐大的集群資源。隨后，Apache Hadoop引擎在2007年開始流行起來，被認為是MapReduce的代表。然而，Hadoop只是MapReduce的一種實現方式，其他系統如CouchBase和MongoDB也采用了MapReduce作為查詢引擎。
盡管Hadoop在當時引起了轟動，但現在人們已經對此習以為常。這不僅因為MapReduce本身已經過時，而且當時試圖解決的問題現在被人們盡量回避。如果你想在大規模集群中進行全面處理，并且數據已經位于集群中，那么Hadoop是一個不錯的選擇。然而，數據的輸入和輸出仍然是一個大問題，特別是在沒有專門為輸入輸出設計的情況下。
然而，傳統的MapReduce面臨的真正問題在于它是一個”批處理”框架，可能并不符合你的需求。使用MapReduce的基本前提是，必須將”所有”數據放入Hadoop集群，然后運行作業進行分布式計算并得出結果。
然而，事實上并不存在所謂的”所有”數據。新數據不斷產生，舊數據也在不斷更新。所謂的”所有數據”只是指”截至目前為止已知的所有數據”。因此，Hadoop能夠提供的最佳結果只是基于作業運行時已知的事實，并且這種延遲可能非常重要。
當出現新數據或數據更新時，你需要首先與集群中已知的數據進行協調，然后重新運行作業以獲取更新后的結果。隨著數據量的增加，執行所需的時間也會越來越長。因此，隨著歷史數據的增長，作業的執行速度也會變慢。
然而，這并不意味著我們應該放棄MapReduce，而是需要在批處理的基礎上引入其他處理方式。
Hadoop的一個核心組件是MapReduce，它是一種用于大規模數據集并行計算的編程模型和計算組件。MapReduce過程分為兩個階段：Map（映射）和Reduce（歸約）。
在Map階段，任務被分解為多個小任務，每個任務以一對鍵-值（Key-Value）作為輸入，并生成一對新的鍵-值作為輸出。然后，相同鍵的值被合并形成鍵-值集合，并傳遞到Reduce階段。在Reduce階段，這些鍵-值集合經過計算后輸出最終的鍵-值結果集。
MapReduce具有并發處理上千臺服務器的能力，提供強大的數據處理能力。即使其中一臺服務器出現故障，計算任務也會自動轉移到其他節點上執行，保證高容錯性。然而，MapReduce并不適用于實時計算和流式計算，它更適用于處理靜態數據。

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