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一、Hadoop基本介绍

hadoop最开始是起源于Apache Nutch项目，这个是由Doug Cutting开发的开源网络搜索引擎，这个项目刚开始的目标是为了更好的做搜索引擎，后来Google 发表了三篇未来持续影响大数据领域的三架马车论文： Google FileSystem、BigTable、Mapreduce开始掀起来了大数据的浪潮，paper原文可以参考我的这篇文章CSDN。

这三篇论文介绍了如何在分布式环境中进行分布式的存储和计算，后来这个项目逐渐演变为一个包括分布式存储系统（Hadoop Distributed File System)和分布式计算处理框架(MapReduce)的一个系统。

Hadoop中有核心的三个组件：HDFS，YARN和Mapreduce.

HDFS：主要是分布式的文件存储系统，管理节点是NameNode,存储节点是DataNode,还有其他的JournalNode和zkfc等可以满足HDFS在多NameNode下的的高可用功能。后面会详细介绍各个组件。

MapReduce: 分布式的计算框架，通过任务拆分为MAP + Reduce完成分布式的计算，作为第一代的分布式计算框架，更多依赖的是磁盘，在后续发展的Spark,Tez等引擎在落盘和内存计算中多了更多的策略，满足多种场景的高效数据计算。批处理引擎逐渐会以Spark引擎为主，流计算会以Flink为主，Hive 源码中早起的hive on spark支持会逐渐弱化。Flink batch在未来也会成为一个不确定性。

YARN：大数据的资源调度框架，这个也是MapReduce这个分布式计算框架默认的资源调度组件。主要有FairSchedule和CapacitySchedule，满足map和reduce的job可以在分布式的环境中进行资源调度，在云原生和多云发展背景下，native on k8s在一定程度上可能会替代掉yarn。

随着大数据的蓬勃发展，Hadoop生态持续发展，衍生出更多的开源项目，满足更多的实时和计算需求。下面列入了一些hadoop生态衍生出来的生态圈，覆盖批处理、流计算、大数据中间件、MQ、Remote Shuffer Service、数据湖和云原生等，后续会分篇幅进行应用场景介绍。