004 Hadoop概述、背景及其优势
1 Hadoop是什么
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题，广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念--Hadoop生态圈。
2 Hadoop发展历史
Lucene框架是Doug Cutting开创的开源软件，用Java代码书写，实现与Google类似的全文搜索功能，它提供了全文检索引擎的架构，包括完整的查询引擎和索引引擎。
2001年年底Lucene成为Apache基金会的一个子项目。
对于海量数据的场景，Lucene面对与Google同样的困难：存储数据困难、检索速度慢。
学习和模仿Google解决这些问题的办法：微型版Nutch。
可以说Google是Hadoop的思想之源（Google在大数据方面的三篇论文：GFS => HDFS、Map-Redure => MR、Big Table => HBase）。
2003-2004年，Google公开了部分GFS和Map Reduce思想的细节，以此为基础的Doug Cutting等人利用了2年的业余时间实现了DFS和MapReduce机制，使Nutch性能飙升。
2005年Hadoop作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入Apache基金会。
2006年3月份，MapReduce和Nutch Distributed File System(NDFS)分别被纳入到Hadoop项目中，Hadoop就此正式诞生，标志着大数据时代来临。
名字来源于Doug Cutting儿子的玩具大象。
3 Hadoop三大发行版本
Hadoop三大发行版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。
Apache版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。
3.2 Cloudera Hadoop
官网地址：https://www.cloudera.com/downloads/cdh/5-10-0.html
下载地址：http://archive-primary.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
（1）2008年成立的Cloudera是最早将Hadoop商用的公司，为合作伙伴提供Hadoop的商用解决方案，主要是包括支持、咨询服务、培训。
（2）2009年Hadoop的创始人Doug Cutting也加盟Cloudera公司。Cloudera产品主要为CDH，Cloudera Manager，Cloudera Support
（3）CDH是Cloudera的Hadoop发行版，完全开源，比Apache Hadoop在兼容性，安全性，稳定性上有所增强。
（4）Cloudera Manager是集群的软件分发及管理监控平台，可以在几个小时内部署好一个Hadoop集群，并对集群的节点及服务进行实时监控。Cloudera Support即是对Hadoop的技术支持。
（5）Cloudera的标价为每年每个节点4000美元。Cloudera开发并贡献了可实时处理大数据的Impala项目。
3.3 Hortonworks Hadoop
官网地址：https://hortonworks.com/products/data-center/hdp/
下载地址：https://hortonworks.com/downloads/#data-platform
（1）2011年成立的Hortonworks是雅虎与硅谷风投公司Benchmark Capital合资组建。
（2）公司成立之初就吸纳了大约25名至30名专门研究Hadoop的雅虎工程师，上述工程师均在2005年开始协助雅虎开发Hadoop，贡献了Hadoop80%的代码。
（3）雅虎工程副总裁、雅虎Hadoop开发团队负责人Eric Baldeschwieler出任Hortonworks的首席执行官。
（4）Hortonworks的主打产品是Hortonworks Data Platform（HDP），也同样是100%开源的产品，HDP除常见的项目外还包括了Ambari，一款开源的安装和管理系统。
（5）HCatalog，一个元数据管理系统，HCatalog现已集成到Facebook开源的Hive中。Hortonworks的Stinger开创性的极大的优化了Hive项目。Hortonworks为入门提供了一个非常好的，易于使用的沙盒。
（6）Hortonworks开发了很多增强特性并提交至核心主干，这使得Apache Hadoop能够在包括Window Server和Windows Azure在内的Microsoft Windows平台上本地运行。定价以集群为基础，每10个节点每年为12500美元。
4 Hadoop的优势（4高）
高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。
高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。
高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理的速度。
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