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hadoop，hadoop是什么，開源的分布式計(jì)算框架
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hadoop是什么?

hadoop是一個(gè)開源的分布式計(jì)算框架，用于存儲(chǔ)和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它最初是由Apache軟件基金會(huì)開發(fā)的，旨在解決處理大數(shù)據(jù)的問題。Hadoop的核心設(shè)計(jì)理念是將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算任務(wù)分布在集群中的多臺(tái)計(jì)算機(jī)上。它采用了分布式文件系統(tǒng)（HDFS）來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，并使用MapReduce編程模型來處理數(shù)據(jù)。MapReduce將計(jì)算任務(wù)分成多個(gè)部分，并在集群中的不同節(jié)點(diǎn)上并行執(zhí)行，最后將結(jié)果合并起來。
hadoop官網(wǎng): https://hadoop.apache.org/

hadoop怎么樣?

Hadoop的一個(gè)重要特點(diǎn)是它的可擴(kuò)展性。通過在集群中增加更多的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，可以輕松地?cái)U(kuò)展存儲(chǔ)容量和計(jì)算能力，以適應(yīng)不斷增長的數(shù)據(jù)量和計(jì)算需求。
除了HDFS和MapReduce，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)還包括許多其他組件和工具，如YARN（資源調(diào)度和管理器）、Hive（數(shù)據(jù)倉庫和查詢語言）、HBase（分布式數(shù)據(jù)庫）、Spark（內(nèi)存計(jì)算框架）等。這些組件可以與Hadoop集成，提供更豐富的功能和更高效的數(shù)據(jù)處理能力。
總而言之，Hadoop是一個(gè)強(qiáng)大的開源分布式計(jì)算框架，適用于存儲(chǔ)和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它的設(shè)計(jì)理念和豐富的生態(tài)系統(tǒng)使得它成為處理大數(shù)據(jù)的首選工具之一。
MapReduce是Hadoop提供的一個(gè)軟件框架，旨在簡(jiǎn)化應(yīng)用程序的編程過程。它主要應(yīng)用于處理TB級(jí)別的海量數(shù)據(jù)以及數(shù)千個(gè)節(jié)點(diǎn)的大型集群。

MapReduce可以被視為大數(shù)據(jù)計(jì)算框架的”1.0版本”，可以說是大數(shù)據(jù)計(jì)算的先驅(qū)。它首次以框架的形式支持對(duì)海量數(shù)據(jù)的應(yīng)用開發(fā)，并為海量數(shù)據(jù)計(jì)算提供了一種可行的思路。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷成熟，MapReduce計(jì)算框架本身已經(jīng)顯得有些過時(shí)。在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)開發(fā)階段，我們很少會(huì)手動(dòng)編寫MapReduce計(jì)算任務(wù)，而是使用更優(yōu)秀的計(jì)算框架如Spark和Flink來進(jìn)行實(shí)際業(yè)務(wù)開發(fā)。然而，MapReduce的計(jì)算思想仍然貫穿于大數(shù)據(jù)的各種計(jì)算場(chǎng)景中。因此，深入理解MapReduce的計(jì)算思想是每個(gè)從事大數(shù)據(jù)工作的專業(yè)人士都需要掌握的基礎(chǔ)知識(shí)。

hadoop優(yōu)勢(shì)和缺點(diǎn)對(duì)比

優(yōu)勢(shì)

簡(jiǎn)單易用的編程模型:
MapReduce框架提供了一種簡(jiǎn)單而高效的編程模型，只需實(shí)現(xiàn)少量的接口，就能完成高效的海量數(shù)據(jù)計(jì)算任務(wù)。
高容錯(cuò)性:
MapReduce借鑒了Hadoop的設(shè)計(jì)理念，將計(jì)算任務(wù)分布在大量廉價(jià)的計(jì)算機(jī)上。在這樣的集群中，機(jī)器故障是常見的情況。MapReduce計(jì)算允許任務(wù)從一個(gè)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)到另一個(gè)節(jié)點(diǎn)，這樣即使某個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障，計(jì)算任務(wù)也能繼續(xù)進(jìn)行，提高了系統(tǒng)的容錯(cuò)性。
可擴(kuò)展性強(qiáng):
當(dāng)計(jì)算資源不足時(shí)，可以通過簡(jiǎn)單地向集群中添加機(jī)器的方式來擴(kuò)展計(jì)算能力。MapReduce框架能夠輕松適應(yīng)不斷增長的數(shù)據(jù)量和計(jì)算需求。
適應(yīng)海量數(shù)據(jù):
MapReduce框架支持?jǐn)?shù)千臺(tái)服務(wù)器的集群工作，能夠處理海量的數(shù)據(jù)。它的分布式計(jì)算能力和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)機(jī)制使其能夠有效地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。
綜上所述，MapReduce框架具有簡(jiǎn)單易用、高容錯(cuò)性、強(qiáng)大的可擴(kuò)展性和適應(yīng)海量數(shù)據(jù)處理的優(yōu)勢(shì)。這使得它成為處理大規(guī)模數(shù)據(jù)計(jì)算的首選框架之一。

缺點(diǎn)

長時(shí)間的計(jì)算啟動(dòng)時(shí)間：
啟動(dòng)一個(gè)MapReduce任務(wù)需要很長時(shí)間，這在需要快速完成計(jì)算的場(chǎng)景下并不適用。此外，MapReduce計(jì)算的中間結(jié)果需要寫入磁盤，這會(huì)導(dǎo)致大量的磁盤IO，相比于基于內(nèi)存的計(jì)算框架如Spark，其計(jì)算性能較差。
流式計(jì)算能力較弱：
當(dāng)前版本的Hadoop為了提高M(jìn)apReduce的計(jì)算效率，引入了Hadoop Streaming框架，可以對(duì)某個(gè)目錄下的數(shù)據(jù)文件進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算。然而，它的流式計(jì)算仍然基于HDFS上的文件，因此功能受到一定限制，與其他專門的頂級(jí)流式計(jì)算框架相比，功能的穩(wěn)定性仍有差距。
計(jì)算靈活性不夠：
MapReduce的計(jì)算流程過于固定，通常由一次Mapper計(jì)算和一次Reduce計(jì)算組成。然而，在許多復(fù)雜的計(jì)算場(chǎng)景中，往往需要多次Mapper和Reduce計(jì)算的靈活組合，而MapReduce框架并不支持這種靈活性。

MapReduce的過去與現(xiàn)狀

2004年發(fā)表的一篇論文介紹了MapReduce，這是Google用于實(shí)現(xiàn)大規(guī)模分析的一種方法，通過利用龐大的集群資源。隨后，Apache Hadoop引擎在2007年開始流行起來，被認(rèn)為是MapReduce的代表。然而，Hadoop只是MapReduce的一種實(shí)現(xiàn)方式，其他系統(tǒng)如CouchBase和MongoDB也采用了MapReduce作為查詢引擎。
盡管Hadoop在當(dāng)時(shí)引起了轟動(dòng)，但現(xiàn)在人們已經(jīng)對(duì)此習(xí)以為常。這不僅因?yàn)镸apReduce本身已經(jīng)過時(shí)，而且當(dāng)時(shí)試圖解決的問題現(xiàn)在被人們盡量回避。如果你想在大規(guī)模集群中進(jìn)行全面處理，并且數(shù)據(jù)已經(jīng)位于集群中，那么Hadoop是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。然而，數(shù)據(jù)的輸入和輸出仍然是一個(gè)大問題，特別是在沒有專門為輸入輸出設(shè)計(jì)的情況下。
然而，傳統(tǒng)的MapReduce面臨的真正問題在于它是一個(gè)”批處理”框架，可能并不符合你的需求。使用MapReduce的基本前提是，必須將”所有”數(shù)據(jù)放入Hadoop集群，然后運(yùn)行作業(yè)進(jìn)行分布式計(jì)算并得出結(jié)果。
然而，事實(shí)上并不存在所謂的”所有”數(shù)據(jù)。新數(shù)據(jù)不斷產(chǎn)生，舊數(shù)據(jù)也在不斷更新。所謂的”所有數(shù)據(jù)”只是指”截至目前為止已知的所有數(shù)據(jù)”。因此，Hadoop能夠提供的最佳結(jié)果只是基于作業(yè)運(yùn)行時(shí)已知的事實(shí)，并且這種延遲可能非常重要。
當(dāng)出現(xiàn)新數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)更新時(shí)，你需要首先與集群中已知的數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)調(diào)，然后重新運(yùn)行作業(yè)以獲取更新后的結(jié)果。隨著數(shù)據(jù)量的增加，執(zhí)行所需的時(shí)間也會(huì)越來越長。因此，隨著歷史數(shù)據(jù)的增長，作業(yè)的執(zhí)行速度也會(huì)變慢。
然而，這并不意味著我們應(yīng)該放棄MapReduce，而是需要在批處理的基礎(chǔ)上引入其他處理方式。
Hadoop的一個(gè)核心組件是MapReduce，它是一種用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集并行計(jì)算的編程模型和計(jì)算組件。MapReduce過程分為兩個(gè)階段：Map（映射）和Reduce（歸約）。
在Map階段，任務(wù)被分解為多個(gè)小任務(wù)，每個(gè)任務(wù)以一對(duì)鍵-值（Key-Value）作為輸入，并生成一對(duì)新的鍵-值作為輸出。然后，相同鍵的值被合并形成鍵-值集合，并傳遞到Reduce階段。在Reduce階段，這些鍵-值集合經(jīng)過計(jì)算后輸出最終的鍵-值結(jié)果集。
MapReduce具有并發(fā)處理上千臺(tái)服務(wù)器的能力，提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力。即使其中一臺(tái)服務(wù)器出現(xiàn)故障，計(jì)算任務(wù)也會(huì)自動(dòng)轉(zhuǎn)移到其他節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行，保證高容錯(cuò)性。然而，MapReduce并不適用于實(shí)時(shí)計(jì)算和流式計(jì)算，它更適用于處理靜態(tài)數(shù)據(jù)。

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