Hadoop介紹快速入門
Apache Hadoop 是用於開發在分散式計算環境中執行的資料處理應用程式的框架。類似於在個人計算機系統的本地檔案系統的資料，在 Hadoop 資料儲存在被稱為作為Hadoop分散式檔案系統的分散式檔案系統。處理模型是基於“資料區域性性”的概念，其中的計算邏輯被傳送到包含資料的叢集節點(伺服器)。這個計算邏輯不過是寫在編譯的高階語言程式，例如 Java. 這樣的程式來處理Hadoop 儲存 的 HDFS 資料。
Hadoop是一個開源軟體框架。使用Hadoop構建的應用程式都分布在叢集計算機商業大型資料集上執行。商業電腦便宜並廣泛使用。這些主要是在低成本計算上實現更大的計算能力非常有用。你造嗎? 計算機叢集由一組多個處理單元(儲存磁碟+處理器)，其被連線到彼此，並作為一個單一的系統。
Hadoop的元件
下圖顯示了 Hadoop 生態系統的各種元件
Apache Hadoop 由兩個子專案組成 -
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Hadoop MapReduce : MapReduce 是一種計算模型及軟體架構，編寫在Hadoop上執行的應用程式。這些MapReduce程式能夠對大型叢集計算節點並行處理大量的資料。
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HDFS (Hadoop Distributed File System): HDFS 處理 Hadoop 應用程式的儲存部分。 MapReduce應用使用來自HDFS的資料。 HDFS建立資料塊的多個副本，並叢集分發它們到計算節點。這種分配使得應用可靠和極其迅速的計算。
雖然 Hadoop 是因為 MapReduce 和分散式檔案系統 - HDFS 而最出名的， 該術語也是在分散式計算和大規模資料處理的框架下的相關專案。 Apache Hadoop 的其他相關的專案包括有：Hive, HBase, Mahout, Sqoop , Flume 和 ZooKeeper.
Hadoop 功能
• 適用於巨量資料分析
作為巨量資料在自然界中趨於分布和非結構化，Hadoop 叢集最適合於巨量資料的分析。因為，它處理邏輯(未實際資料)流向計算節點，更少的網路頻寬消耗。這個概念被稱為資料區域性概念，它可以幫助提高基於 Hadoop 應用程式的效率。
• 可延伸性
HADOOP叢集通過增加附加群集節點可以容易地擴充套件到任何程度，並允許巨量資料的增長。 另外，標度不要求修改到應用程式邏輯。
• 容錯
HADOOP生態系統有一個規定，來複製輸入資料到其他群集節點。這樣一來，在叢集某一節點有故障的情況下，資料處理仍然可以繼續，通過使用儲存另一個群集節點上的資料。
網路拓撲中的Hadoop
網路拓撲結構(布局)，當 Hadoop 叢集的大小增長會影響到 Hadoop 叢集的效能。除了效能，人們還需要關心故障的高可用性和處理。為了實現這個Hadoop叢集構造，利用了網路拓撲。
通常情況下，網路頻寬是任何網路要考慮的一個重要因素。然而，測量頻寬可能是比較困難的，在 Hadoop 中，網路被表示為樹，在 Hadoop 叢集節點之間樹(跳數)的距離是一個重要因素。在這裡，兩個節點之間的距離等於自己最近的公共祖先總距離。
Hadoop叢集包括資料中心，機架和其實際執行作業的節點。這裡，資料中心包括機架，機架是由節點組成。可用網路頻寬進程的變化取決於進程的位置。 也就是說，可用頻寬變得更小，因為 -
- 在同一個節點上的進程
- 同一機架上的不同節點
- 在相同的資料中心的不同的機架節點
- 在不同的資料中心節點