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Apache Hadoop

Apache Hadoop是一款支持数据密集型分布式应用程序并以Apache 2.0许可协议发布的开源软体框架，有助于使用许多计算机组成的网络来解决数据、计算密集型的问题。基于MapReduce计算模型，它为大数据的分布式存储与处理提供了一个软件框架。所有的Hadoop模块都有一个基本假设，即硬件故障是常见情况，应该由框架自动处理[3]。

Apache Hadoop
Hadoop Logo
原作者Doug Cutting, Mike Cafarella
开发者Apache软件基金会
首次发布2006年4月1日，​18年前​（2006-04-01）[1]
当前版本
  • 3.4.0（2024年3月17日）[2]
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源代码库
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编程语言Java
操作系统跨平台
类型大数据、分布式系统
许可协议Apache许可证 2.0
网站hadoop.apache.org

Apache Hadoop的核心模块分为存储和计算模块，前者被称为Hadoop分布式文件系统（HDFS），后者即MapReduce计算模型。Hadoop框架先将文件分成数据块并分布式地存储在集群的计算节点中，接着将负责计算任务的代码传送给各节点，让其能够并行地处理数据。这种方法有效利用了数据局部性，令各节点分别处理其能够访问的数据。与传统的超级计算机架构相比，这使得数据集的处理速度更快、效率更高[4][5]。

Apache Hadoop框架由以下基本模块构成：

  • Hadoop Common – 包含了其他Hadoop 模块所需的库和实用程序；
  • Hadoop Distributed File System (HDFS) – 一种将数据存储在集群中多个节点中的分布式文件系统，能够提供很高的带宽；
  • Hadoop YARN – （于2012年引入） 一个负责管理集群中计算资源，并实现用户程序调度的平台[6][7]；
  • Hadoop MapReduce – 用于大规模数据处理的MapReduce计算模型实现；
  • Hadoop Ozone – （于2020年引入） Hadoop的对象存储。

Hadoop 一词通常代指其基本模块和子模块以及生态系统[8]，或可以安装在 Hadoop 之上的软件包的集合，例如Apache Pig、Apache Hive、Apache HBase、Apache Phoenix、Apache Spark、Apache ZooKeeper、Cloudera Impala、Apache Flume、Apache Sqoop、Apache Oozie和Apache Storm[9]。

Apache Hadoop的MapReduce和HDFS模块的灵感来源于Google的MapReduce和Google File System论文[10]。

Hadoop 框架本身主要是用Java编程语言编写的，也包括了一些C语言编写的本机代码和Shell脚本编写的命令行实用程序。尽管MapReduce Java代码很常见，但任何编程语言都可以与Hadoop Streaming一起使用来实现用户程序的map和reduce部分[11]。Hadoop 生态系统中的其他项目实现了更为丰富的用户界面。

主要子项目

 
Hadoop小计算机集群用Cubieboard电脑。
  • Hadoop Common：在0.20及以前的版本中，包含HDFS、MapReduce和其他项目公共内容，从0.21开始HDFS和MapReduce被分离为独立的子项目，其余内容为Hadoop Common
  • HDFS：Hadoop分布式文件系统（Distributed File System）－HDFS（Hadoop Distributed File System）
  • MapReduce：并行计算框架，0.20前使用org.apache.hadoop.mapred旧接口，0.20版本开始引入org.apache.hadoop.mapreduce的新API

相关项目

知名用户

Hadoop在Yahoo!的应用

2008年2月19日，雅虎使用10,000个微处理器核心的Linux计算机集群运行一个Hadoop应用程式。[12]

其他用户

其他知名用户包括[13]：

Hadoop与Sun Grid Engine

昇阳电脑的Sun Grid Engine可以用来调度Hadoop Job。[14][15]

Hadoop与Condor

威斯康辛大学麦迪逊分校的Condor计算机集群软件也可以用作Hadoop Job的排程。[16]

参见

参考文献

  1. ^ Hadoop Releases. apache.org. Apache Software Foundation. [2019-04-28]. （原始内容存档于2019-04-28）. 
  2. ^ Release 3.4.0 available. [2024年4月10日]. 
  3. ^ Welcome to Apache Hadoop!. hadoop.apache.org. [2016-08-25]. （原始内容存档于2017-09-23）. 
  4. ^ Malak, Michael. Data Locality: HPC vs. Hadoop vs. Spark. datascienceassn.org. Data Science Association. 2014-09-19 [2014-10-30]. （原始内容存档于2017-09-10）. 
  5. ^ Wang, Yandong; Goldstone, Robin; Yu, Weikuan; Wang, Teng. Characterization and Optimization of Memory-Resident MapReduce on HPC Systems. 2014 IEEE 28th International Parallel and Distributed Processing Symposium. IEEE. October 2014: 799–808. ISBN 978-1-4799-3800-1. S2CID 11157612. doi:10.1109/IPDPS.2014.87. 
  6. ^ Resource (Apache Hadoop Main 2.5.1 API). apache.org. Apache Software Foundation. 2014-09-12 [2014-09-30]. （原始内容存档于2014-10-06）. 
  7. ^ Murthy, Arun. Apache Hadoop YARN – Concepts and Applications. hortonworks.com. Hortonworks. 2012-08-15 [2014-09-30]. （原始内容存档于2017-09-11）. 
  8. ^ Continuuity Raises $10 Million Series A Round to Ignite Big Data Application Development Within the Hadoop Ecosystem. finance.yahoo.com. Marketwired. 2012-11-14 [2014-10-30]. （原始内容存档于2017-09-10）. 
  9. ^ Hadoop-related projects at. Hadoop.apache.org. [2013-10-17]. （原始内容存档于2017-09-23）. 
  10. ^ Data Science and Big Data Analytics: Discovering, Analyzing, Visualizing and Presenting Data. John Wiley & Sons. 2014-12-19: 300 [2015-01-29]. ISBN 9781118876220. 
  11. ^ nlpatumd; Adventures with Hadoop and Perl. Mail-archive.com. 2010-05-02 [2013-04-05]. （原始内容存档于2017-08-14）. 
  12. ^ Yahoo! Launches World's Largest Hadoop Production Application (Hadoop and Distributed Computing at Yahoo!). [2008-09-04]. （原始内容存档于2008-05-14）. 
  13. ^ PoweredBy. [2008-09-07]. （原始内容存档于2012-11-29）. 
  14. ^ Creating Hadoop pe under SGE. Sun Microsystems. 2008-01-16 [2008-09-04]. （原始内容存档于2008-09-12）. 
  15. ^ HDFS-Aware Scheduling With Grid Engine (PDF). Sun Microsystems. 2009-09-10. [永久失效链接]
  16. ^ Condor integrated with Hadoop's Map Reduce (PDF). 威斯康辛大学麦迪逊分校. 2010-04-15 [2011-03-15]. （原始内容存档 (PDF)于2011-04-01）. 

外部链接

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