简介
Hadoop是java开发的快速处理海量非结构化数据的框架。他的前身是Nutch----一个开源的web搜索引擎。Doug Cutting（hadoop之父）团队将Nutch中负责分布式计算的模块剥离了出来，起名为Hadoop（DC儿子的玩具名称-_-）。
从2006年面世以来，Hadoop发展迅猛，生态圈也日益扩大。从最初仅有的HDFS和MapReduce两个组件，发展成为如今包含60多个子项目的庞大生态。覆盖了从数据存储、执行引擎到数据访问框架等各个层面。
为什么我们要使用Hadoop
hadoop有以下几个核心理念
- 分而治之
- 并行计算
- 计算向数据移动
- 数据本地化读取
我理解下来主要突出了两点：1）并行计算；2）数据本地化
并行计算很好理解：一泳池的水，一根管道放水，放完需要2个小时；加一根同样的管道，放完需要1小时（忽略边际量）。所以理论上同样的数据，并发数越高，处理越快。当然，实际应用的时候没那么简单，随便想想就会有诸如数据切分问题、计算结果同步汇总问题等。Hadoop针对于这问题都给出和合适的解决方案；
数据本地化也是Hadoop的一大亮点：首先要明确一个观点-----在cpu、gps和存储高速发展的今天，真正的性能瓶颈在于IO，包括网络IO和文件IO。一般15000转的机械硬盘读取单个大文件的读取速度在200~400 M/s，网络io就更慢了。在处理以TB、PB为单位的文件时，io就会成为瓶颈。这也是hdfs数据优先本地节点读写的原因。