Hadoop是什麼？

Hadoop是使用Java編寫，允許分布在叢集，使用簡單的程式設計模型的計算機大型資料集處理的Apache的開源框架。 Hadoop框架應用工程提供跨計算機叢集的分散式儲存和計算的環境。 Hadoop是專為從單一伺服器到上千台機器擴充套件，每個機器都可以提供本地計算和儲存。

Hadoop的架構

在其核心，Hadoop主要有兩個層次，即：

• 加工/計算層(MapReduce)，以及
• 儲存層(Hadoop分散式檔案系統)。

MapReduce

MapReduce是一種並行程式設計模型，用於編寫普通硬體的設計，谷歌對大量資料的高效處理(多TB資料集)的分散式應用在大型叢集(數千個節點)以及可靠的容錯方式。 MapReduce程式可在Apache的開源框架Hadoop上執行。

Hadoop分散式檔案系統

Hadoop分散式檔案系統（HDFS）是基於谷歌檔案系統（GFS），並提供了一個設計在普通硬體上執行的分散式檔案系統。它與現有的分散式檔案系統有許多相似之處。來自其他分散式檔案系統的差別是顯著。它高度容錯並設計成部署在低成本的硬體。提供了高吞吐量的應用資料存取，並且適用於具有巨量資料集的應用程式。

除了上面提到的兩個核心元件，Hadoop的框架還包括以下兩個模組：

• Hadoop通用：這是Java庫和其他Hadoop元件所需的實用工具。

• Hadoop YARN ：這是作業排程和叢集資源管理的框架。

Hadoop如何工作？

建立重組態，處理大規模處理伺服器這是相當昂貴的，但是作為替代，可以聯絡許多普通電腦採用單CPU在一起，作為一個單一功能的分散式系統，實際上，叢集機可以平行讀取資料集，並提供一個高得多的吞吐量。此外，這樣便宜不到一個高階伺服器價格。因此使用Hadoop跨越叢集和低成本的機器上執行是一個不錯不選擇。

Hadoop執行整個計算機叢集程式碼。這個過程包括以下核心任務由 Hadoop 執行：

• 資料最初分為目錄和檔案。檔案分為128M和64M（128M最好）統一大小塊。
• 然後這些檔案被分布在不同的群集節點，以便進一步處理。
• HDFS，本地檔案系統的頂端﹑監管處理。
• 塊複製處理硬體故障。
• 檢查程式碼已成功執行。
• 執行發生對映之間，減少階段的排序。
• 傳送排序的資料到某一計算機。
• 為每個作業編寫的偵錯紀錄檔。

Hadoop的優勢

• Hadoop框架允許使用者快速地編寫和測試的分散式系統。有效並在整個機器和反過來自動分配資料和工作，利用CPU核心的基本平行度。

• Hadoop不依賴於硬體，以提供容錯和高可用性（FTHA），而Hadoop庫本身已被設計在應用層可以檢測和處理故障。

• 伺服器可以新增或從叢集動態刪除，Hadoop可繼續不中斷地執行。

• Hadoop的的另一大優勢在於，除了是開源的，因為它是基於Java並相容所有的平台。