（第1篇）什么是hadoop大数据？我又为什么要写这篇文章？

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　　前言
　　
　　这些天，有很多人咨询我大数据相关的一些信息，觉得大数据再未来会是一个朝阳行业，希望能尽早学会、入行，借这个机会，我决定写一下关于大数据的知识和我这些年的感悟。
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　　我写这个博客目的就是为了帮助新人快速进入大数据行业，市面上有很多类似的书籍都是重理论少实践，特别缺少一线企业实践经验的传授，而这个课程会让您少走弯路、快速入门和实践，让您再最短时间内达到一个一线企业大数据工程师的能力标准，因为在课程整理和实践安排上过滤掉很多用不上的知识，直接带领大家以最直接的方式掌握大数据使用方法。
　　我在知名一线互联网公司从事大数据开发与管理多年，深知业界大数据公司一直对大数据人才的渴望，同时也知道有很多的大数据爱好者想参与进这个朝阳行业，因为平时也是需要参与大数据工程师的招聘与培养的，所以特别想通过一种方式，让广大的大数据爱好者更好的与企业对接，让优秀的人才找到合适的企业，《Hadoop大数据实战手册》是我根据多年从业经验整理的系列课程，接下来的文章是根据这本书再次整理成文，希望让更多的大数据爱好者收益！
　　那hadoop又是什么呢？
hadoop简介
　　Hadoop是一个由Apache基金会所开发的开源分布式系统基础架构。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。解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。适合处理非结构化数据，包括HDFS，MapReduce基本组件。
1.Hadoop版本衍化历史
　　由于Hadoop版本混乱多变对初级用户造成一定困扰，所以对其版本衍化历史有个大概了解，有助于在实践过程中选择合适的Hadoop版本。
　　Apache Hadoop版本分为分为1.0和2.0两代版本，我们将第一代Hadoop称为Hadoop 1.0，第二代Hadoop称为Hadoop 2.0。下图是Apache Hadoop的版本衍化史：

　　第一代Hadoop包含三个大版本，分别是0.20.x，0.21.x和0.22.x，其中，0.20.x最后演化成1.0.x，变成了稳定版。
　　第二代Hadoop包含两个版本，分别是0.23.x和2.x，它们完全不同于Hadoop 1.0，是一套全新的架构，均包含HDFS Federation和YARN两个系统，相比于0.23.x，2.x增加了NameNode HA和Wire-compatibility两个重大特性。

　　Hadoop遵从Apache开源协议，用户可以免费地任意使用和修改Hadoop，也正因此，市面上出现了很多Hadoop版本，其中比较出名的一是Cloudera公司的发行版，该版本称为CDH（Cloudera Distribution Hadoop）。
　　截至目前为止，CDH共有4个版本，其中，前两个已经不再更新，最近的两个，分别是CDH3（在Apache Hadoop 0.20.2版本基础上演化而来的）和CDH4在Apache Hadoop 2.0.0版本基础上演化而来的），分别对应Apache的Hadoop 1.0和Hadoop 2.0。
2. Hadoop生态圈
　　架构师和开发人员通常会使用一种软件工具，用于其特定的用途软件开发。例如，他们可能会说，Tomcat是Apache Web服务器，MySQL是一个数据库工具。
　　然而，当提到Hadoop的时候，事情变得有点复杂。Hadoop包括大量的工具，用来协同工作。因此，Hadoop可用于完成许多事情，以至于，人们常常根据他们使用的方式来定义它。
　　对于一些人来说，Hadoop是一个数据管理系统。他们认为Hadoop是数据分析的核心，汇集了结构化和非结构化的数据，这些数据分布在传统的企业数据栈的每一层。对于其他人，Hadoop是一个大规模并行处理框架，拥有超级计算能力，定位于推动企业级应用的执行。还有一些人认为Hadoop作为一个开源社区，主要为解决大数据的问题提供工具和软件。因为Hadoop可以用来解决很多问题，所以很多人认为Hadoop是一个基本框架。
　　虽然Hadoop提供了这么多的功能，但是仍然应该把它归类为多个组件组成的Hadoop生态圈，这些组件包括数据存储、数据集成、数据处理和其它进行数据分析的专门工具。

　　该图主要列举了生态圈内部主要的一些组件，从底部开始进行介绍：
　　1) HDFS：Hadoop生态圈的基本组成部分是Hadoop分布式文件系统（HDFS）。HDFS是一种数据分布式保存机制，数据被保存在计算机集群上。数据写入一次，读取多次。HDFS为HBase等工具提供了基础。
　　2)MapReduce：Hadoop的主要执行框架是MapReduce，它是一个分布式、并行处理的编程模型。MapReduce把任务分为map(映射)阶段和reduce(化简)。开发人员使用存储在HDFS中数据（可实现快速存储），编写Hadoop的MapReduce任务。由于MapReduce工作原理的特性， Hadoop能以并行的方式访问数据，从而实现快速访问数据。
　　3) Hbase：HBase是一个建立在HDFS之上，面向列的NoSQL数据库，用于快速读/写大量数据。HBase使用Zookeeper进行管理，确保所有组件都正常运行。
　　4) ZooKeeper：用于Hadoop的分布式协调服务。Hadoop的许多组件依赖于Zookeeper，它运行在计算机集群上面，用于管理Hadoop操作。
　　5) Hive：Hive类似于SQL高级语言，用于运行存储在Hadoop上的查询语句，Hive让不熟悉MapReduce开发人员也能编写数据查询语句，然后这些语句被翻译为Hadoop上面的MapReduce任务。像Pig一样，Hive作为一个抽象层工具，吸引了很多熟悉SQL而不是Java编程的数据分析师。
　　6) Pig：它是MapReduce编程的复杂性的抽象。Pig平台包括运行环境和用于分析Hadoop数据集的脚本语言(Pig Latin)。其编译器将Pig Latin翻译成MapReduce程序序列。
　　7) Sqoop：是一个连接工具，用于在关系数据库、数据仓库和Hadoop之间转移数据。Sqoop利用数据库技术描述架构，进行数据的导入/导出；利用MapReduce实现并行化运行和容错技术。
　　现在，我们对hadoop有了一个基本的了解，接下来我们就要进行hadoop环境的安装，我会在下一篇文章中详细介绍，如何安装hadoop。
　　
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