Hadoop分布式文件系统

一、Hadoop

Hadoop之父Doug Cutting

Hadoop的发音[hædu:p] ，Cutting儿子对玩具小象的昵称

1、Hadoop发展简史

1. 2002年10月，Doug Cutting和Mike Cafarella创建了开源网页爬虫项目Nutch。
2. 2003年10月，Google发表Google File System论文。
3. 2004年7月，Doug Cutting和Mike Cafarella在Nutch中实现了类似GFS的功能，即后来HDFS的前身。
4. 2004年10月，Google发表了MapReduce论文。
5. 2005年2月，Mike Cafarella在Nutch中实现了MapReduce的最初版本。
6. 2005年12月，开源搜索项目Nutch移植到新框架，使用MapReduce和HDFS在20个节点稳定运行。
7. 2006年1月，Doug Cutting加入雅虎，Yahoo!提供一个专门的团队和资源将Hadoop发展成一个可在网络上运行的系统。
8. 2006年2月，Apache Hadoop项目正式启动以支持MapReduce和HDFS的独立发展。
9. 2006年3月，Yahoo!建设了第一个Hadoop集群用于开发。
10. 2006年4月，第一个Apache Hadoop发布。
11. 2006年11月，Google发表了Bigtable论文，激起了Hbase的创建。
12. 2007年10月，第一个Hadoop用户组会议召开，社区贡献开始急剧上升。
13. 2007年，百度开始使用Hadoop做离线处理。
14. 2007年，中国移动开始在“大云”研究中使用Hadoop技术。
15. 2008年，淘宝开始投入研究基于Hadoop的系统——云梯，并将其用于处理电子商务相关数据。
16. 2008年1月，Hadoop成为Apache顶级项目。
17. 2008年2月，Yahoo!运行了世界上最大的Hadoop应用，宣布其搜索引擎产品部署在一个拥有1万个内核的Hadoop集群上。
18. 2008年4月，在900个节点上运行1TB排序测试集仅需209秒，成为世界最快。
19. 2008年8月，第一个Hadoop商业化公司Cloudera成立。
20. 2008年10月，研究集群每天装载10TB的数据。
21. 2009 年3月，Cloudera推出世界上首个Hadoop发行版——CDH（Cloudera's Distribution including Apache Hadoop）平台，完全由开放源码软件组成。   Cloudera公司网址
22. 2009年6月，Cloudera的工程师Tom White编写的《Hadoop权威指南》初版出版，后被誉为Hadoop圣经。
23. 2009年7月 ，Hadoop Core项目更名为Hadoop Common;
24. 2009年7月 ，MapReduce 和 Hadoop Distributed File System (HDFS) 成为Hadoop项目的独立子项目。
25. 2009年8月，Hadoop创始人Doug Cutting加入Cloudera担任首席架构师。
26. 2009年10月，首届Hadoop World大会在纽约召开。
27. 2010年5月，IBM提供了基于Hadoop 的大数据分析软件——InfoSphere BigInsights，包括基础版和企业版。
28. 2011年3月，Apache Hadoop获得Media Guardian Innovation Awards媒体卫报创新奖
29. 2012年3月，企业必须的重要功能HDFS NameNode HA被加入Hadoop主版本。
30. 2012年8月，另外一个重要的企业适用功能YARN成为Hadoop子项目。
31. 2014年2月，Spark逐渐代替MapReduce成为Hadoop的缺省执行引擎，并成为Apache基金会顶级项目。
32. 2017年12月，Release 3.0.0 generally available

hadoop官网         Cloudera公司网址

2、HDFS存储模型

• 文件线性按字节切割成块(block)，具有offset，id
• 文件与文件的block大小可以不一样
• 一个文件除最后一个block，其他block大小一致
• block的大小依据硬件的I/O特性调整
• block被分散存放在集群的节点中，具有location
• Block具有副本(replication)，没有主从概念，副本不能出现在同一个节点
• 副本是满足可靠性和性能的关键
• 文件上传可以指定block大小和副本数，上传后只能修改副本数
• 一次写入多次读取，不支持修改
• 支持追加数据

3、HDFS架构设计

• HDFS是一个主从(Master/Slaves)架构
• 由一个NameNode和一些DataNode组成
• 面向文件包含：文件数据(data)和文件元数据(metadata)
• NameNode负责存储和管理文件元数据，并维护了一个层次型的文件目录树
• DataNode负责存储文件数据(block块)，并提供block的读写
• DataNode与NameNode维持心跳，并汇报自己持有的block信息
• Client和NameNode交互文件元数据和DataNode交互文件block数据

4、角色功能

NameNode

• 完全基于内存存储文件元数据、目录结构、文件block的映射
• 需要持久化方案保证数据可靠性
• 提供副本放置策略

DataNode

• 基于本地磁盘存储block(文件的形式)
• 并保存block的校验和数据保证block的可靠性
• 与NameNode保持心跳，汇报block列表状态

再小的努力，乘以365都很明显！
一个程序员最重要的能力是：写出高质量的代码！！
有道无术，术尚可求也，有术无道，止于术。
无论你是年轻还是年长，所有程序员都需要记住：时刻努力学习新技术，否则就会被时代抛弃！