通过前面两篇文章，我们已经了解了大数据的相关概念，而提到大数据，必然涉及到Hadoop。那么，这个Hadoop到底是个什么鬼呢？

对于我们来说，百度、谷歌这样的搜索引擎好像是无所不能的，只有你想不到，没有度娘不知道的！但它底层的数据哪里来的呢？当然是通过网络爬虫爬取的，就是通过程序不断地访问互联网上的网页并提取、记录相关信息。但随着爬取的深入，就遇到了一个严重的问题，怎么解决数十亿网页的存储和索引问题。

2003年到2004年，谷歌先后发表了三篇论文《Google File System》、《MapReduce》、《BigTable》。这三篇论文依次解决了海量网页的存储问题、计算问题以及快速查询问题。与此同时，Doug Cutting正在研究开源的网页搜索引擎Nutch。他看到谷歌发表的论文后，分别作了开源的实现，作为了Nutch的子项目,后来独立为Hadoop项目。Hadoop的名字由来是因为Doug Cutting的女儿有个黄色的玩具小象叫做Hadoop。2008年，Hadoop成为Apache顶级项目。因此，本质上，Hadoop就是Google大数据处理系统的开源实现。

Hadoop官方网站：https://hadoop.apache.org/。

Hadoop是Apache旗下的一套开源分布式软件平台，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。你可以把Hadoop 理解为一个分布式的操作系统。

下面介绍一下Hadoop系统的四大核心模块：

1. Hadoop Common，里面包含一些工具包，用以支撑其他模块的

2. Hadoop Distributed File System（HDFS），分布式文件系统，对应着GFS

3. Hadoop MapReduce，分布式计算系统，对应着Google 的MapReduce

4. Hadoop YARN，分布式资源管理系统，用来管理分布式任务

    当然，以上说的是狭义的Hadoop。广义的Hadoop是指整个依托于Hadoop形成的一个生态系统，下图列出了一些常用组件：

• Ambari：一种基于Web的工具，用于配置，管理和监视Apache Hadoop集群，其中包括对Hadoop HDFS，Hadoop MapReduce，Hive，HCatalog，HBase，ZooKeeper，Oozie，Pig和Sqoop的支持。 Ambari还提供了一个仪表板，用于查看集群健康状况（例如热图）以及以可视方式查看MapReduce，Pig和Hive应用程序的功能，以及以用户友好的方式诊断其性能特征的功能

• Sqoop：一种用于传统数据库与hadoop系统之间的数据迁移工具

• Flume:一种日志收集工具

• HBase：可扩展的分布式数据库，支持大型表的结构化数据存储

• Hive：一种数据仓库基础结构，可提供数据汇总和即席查询

• Mahout：可扩展的机器学习和数据挖掘库

• Pig：用于并行计算的高级数据流语言和执行框架

• Spark：用于Hadoop数据的快速通用计算引擎。 Spark提供了一个简单而富有表现力的编程模型，该模型支持广泛的应用程序，包括ETL，机器学习，流处理和图形计算

• Tez：基于Hadoop YARN的通用数据流编程框架，它提供了强大而灵活的引擎来执行任意DAG任务，以处理批处理和交互用例的数据。 Hadoop生态系统中的Hive，Pig和其他框架以及其他商业软件（例如ETL工具）都采用了Tez，以取代MapReduce作为基础执行引擎

• ZooKeeper：针对分布式应用程序的高性能协调服务

    最后，我们再来说说Hadoop与云计算的关系。

    云计算是分布式计算、并行计算、多核计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术和互联网技术融合发展的产物，把强大的存储、计算能力提供给终端用户，它包括：

• 基础设施即服务（Infrastructure as a Service，IaaS）

• 软件即服务（Software as a Service，SaaS）

• 平台即服务 （Platform  as a Service，PaaS）

     现阶段，云计算的两大底层支撑技术为“虚拟化”和“大数据技术”，而Hadoop 则是云计算的 PaaS 层的解决方案之一。