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hadoop是什么?

hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。它最初是由Apache软件基金会开发的，旨在解决处理大数据的问题。Hadoop的核心设计理念是将数据存储和计算任务分布在集群中的多台计算机上。它采用了分布式文件系统（HDFS）来存储数据，并使用MapReduce编程模型来处理数据。MapReduce将计算任务分成多个部分，并在集群中的不同节点上并行执行，最后将结果合并起来。
hadoop官网: https://hadoop.apache.org/

hadoop怎么样?

Hadoop的一个重要特点是它的可扩展性。通过在集群中增加更多的计算节点，可以轻松地扩展存储容量和计算能力，以适应不断增长的数据量和计算需求。
除了HDFS和MapReduce，Hadoop生态系统还包括许多其他组件和工具，如YARN（资源调度和管理器）、Hive（数据仓库和查询语言）、HBase（分布式数据库）、Spark（内存计算框架）等。这些组件可以与Hadoop集成，提供更丰富的功能和更高效的数据处理能力。
总而言之，Hadoop是一个强大的开源分布式计算框架，适用于存储和处理大规模数据集。它的设计理念和丰富的生态系统使得它成为处理大数据的首选工具之一。
MapReduce是Hadoop提供的一个软件框架，旨在简化应用程序的编程过程。它主要应用于处理TB级别的海量数据以及数千个节点的大型集群。

MapReduce可以被视为大数据计算框架的”1.0版本”，可以说是大数据计算的先驱。它首次以框架的形式支持对海量数据的应用开发，并为海量数据计算提供了一种可行的思路。随着大数据技术的不断成熟，MapReduce计算框架本身已经显得有些过时。在当前的大数据开发阶段，我们很少会手动编写MapReduce计算任务，而是使用更优秀的计算框架如Spark和Flink来进行实际业务开发。然而，MapReduce的计算思想仍然贯穿于大数据的各种计算场景中。因此，深入理解MapReduce的计算思想是每个从事大数据工作的专业人士都需要掌握的基础知识。

hadoop优势和缺点对比

优势

简单易用的编程模型:
MapReduce框架提供了一种简单而高效的编程模型，只需实现少量的接口，就能完成高效的海量数据计算任务。
高容错性:
MapReduce借鉴了Hadoop的设计理念，将计算任务分布在大量廉价的计算机上。在这样的集群中，机器故障是常见的情况。MapReduce计算允许任务从一个节点移动到另一个节点，这样即使某个节点发生故障，计算任务也能继续进行，提高了系统的容错性。
可扩展性强:
当计算资源不足时，可以通过简单地向集群中添加机器的方式来扩展计算能力。MapReduce框架能够轻松适应不断增长的数据量和计算需求。
适应海量数据:
MapReduce框架支持数千台服务器的集群工作，能够处理海量的数据。它的分布式计算能力和数据存储机制使其能够有效地处理大规模数据集。
综上所述，MapReduce框架具有简单易用、高容错性、强大的可扩展性和适应海量数据处理的优势。这使得它成为处理大规模数据计算的首选框架之一。

缺点

长时间的计算启动时间：
启动一个MapReduce任务需要很长时间，这在需要快速完成计算的场景下并不适用。此外，MapReduce计算的中间结果需要写入磁盘，这会导致大量的磁盘IO，相比于基于内存的计算框架如Spark，其计算性能较差。
流式计算能力较弱：
当前版本的Hadoop为了提高MapReduce的计算效率，引入了Hadoop Streaming框架，可以对某个目录下的数据文件进行实时计算。然而，它的流式计算仍然基于HDFS上的文件，因此功能受到一定限制，与其他专门的顶级流式计算框架相比，功能的稳定性仍有差距。
计算灵活性不够：
MapReduce的计算流程过于固定，通常由一次Mapper计算和一次Reduce计算组成。然而，在许多复杂的计算场景中，往往需要多次Mapper和Reduce计算的灵活组合，而MapReduce框架并不支持这种灵活性。

MapReduce的过去与现状

2004年发表的一篇论文介绍了MapReduce，这是Google用于实现大规模分析的一种方法，通过利用庞大的集群资源。随后，Apache Hadoop引擎在2007年开始流行起来，被认为是MapReduce的代表。然而，Hadoop只是MapReduce的一种实现方式，其他系统如CouchBase和MongoDB也采用了MapReduce作为查询引擎。
尽管Hadoop在当时引起了轰动，但现在人们已经对此习以为常。这不仅因为MapReduce本身已经过时，而且当时试图解决的问题现在被人们尽量回避。如果你想在大规模集群中进行全面处理，并且数据已经位于集群中，那么Hadoop是一个不错的选择。然而，数据的输入和输出仍然是一个大问题，特别是在没有专门为输入输出设计的情况下。
然而，传统的MapReduce面临的真正问题在于它是一个”批处理”框架，可能并不符合你的需求。使用MapReduce的基本前提是，必须将”所有”数据放入Hadoop集群，然后运行作业进行分布式计算并得出结果。
然而，事实上并不存在所谓的”所有”数据。新数据不断产生，旧数据也在不断更新。所谓的”所有数据”只是指”截至目前为止已知的所有数据”。因此，Hadoop能够提供的最佳结果只是基于作业运行时已知的事实，并且这种延迟可能非常重要。
当出现新数据或数据更新时，你需要首先与集群中已知的数据进行协调，然后重新运行作业以获取更新后的结果。随着数据量的增加，执行所需的时间也会越来越长。因此，随着历史数据的增长，作业的执行速度也会变慢。
然而，这并不意味着我们应该放弃MapReduce，而是需要在批处理的基础上引入其他处理方式。
Hadoop的一个核心组件是MapReduce，它是一种用于大规模数据集并行计算的编程模型和计算组件。MapReduce过程分为两个阶段：Map（映射）和Reduce（归约）。
在Map阶段，任务被分解为多个小任务，每个任务以一对键-值（Key-Value）作为输入，并生成一对新的键-值作为输出。然后，相同键的值被合并形成键-值集合，并传递到Reduce阶段。在Reduce阶段，这些键-值集合经过计算后输出最终的键-值结果集。
MapReduce具有并发处理上千台服务器的能力，提供强大的数据处理能力。即使其中一台服务器出现故障，计算任务也会自动转移到其他节点上执行，保证高容错性。然而，MapReduce并不适用于实时计算和流式计算，它更适用于处理静态数据。

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