一、是什么
Hadoop是一个分布式系统基础架构，主要业务为数据存储和分布式计算，分别由分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce两个核心设计负责，另外一个核心组件为YARN（Yet Another Resource Negotiator）。
HDFS 是 Hadoop 的文件系统，它将大文件分成多个块，并在集群中的多个节点上进行存储。它提供了高容错性，即使某个节点出现故障，数据也可以从其他节点中恢复。
MapReduce 是 Hadoop 的计算框架，用于并行处理存储在 HDFS 上的大数据集。MapReduce 通过将任务分成 Map 和 Reduce 两个阶段来实现并行处理。Map 阶段将输入数据映射为键值对，并生成中间结果，而 Reduce 阶段对中间结果进行汇总和计算，生成最终的输出结果。
YARN 是 Hadoop 2.x 引入的资源管理器，负责集群资源的管理和任务的调度。它允许不同类型的应用程序（如 MapReduce、Spark 等）共享集群资源，并实现了更好的资源利用率和多租户支持。
Hadoop 的优势在于它的可扩展性和容错性。通过将大数据集分布式存储和处理在多个节点上，Hadoop 可以处理大规模数据并实现横向扩展。同时由于数据的备份和容错机制，即使在节点故障的情况下，数据也能保持安全可靠。
总的来说，Hadoop 是一个强大的工具，用于存储和处理大数据，为企业和组织提供了处理海量数据的解决方案。
二、为什么
Hadoop 的出现是为了解决处理和分析大规模数据的挑战。在过去，随着互联网的兴起和数字化时代的到来，人们开始积累和生成大量的数据，传统的数据处理技术已经无法满足这种规模和复杂性的数据需求。
在这种背景下，Google 提出了 MapReduce 和 Google 文件系统（GFS）的概念，用于处理和存储大规模数据。这两个概念的核心思想是将数据分布式存储在多台服务器上，并通过并行计算的方式处理数据。Google 的这些技术成果为大规模数据处理领域带来了革命性的变革。
Doug Cutting 和 Mike Cafarella 等人受到了 Google 的启发，决定开发一个开源的实现类似功能的系统，于是诞生了 Hadoop 项目。Hadoop 最初是以 Apache Nutch 项目中的分布式文件系统和分布式计算模块为基础开发的。2006 年，Yahoo 开始使用 Hadoop 来处理他们的大规模数据，这也标志着 Hadoop 的商业化应用。
Hadoop 项目迅速发展，得到了全球开发者社区的支持和贡献。Apache Hadoop 成为了一个顶级的开源项目，并形成了生态系统，包括了许多相关的项目和工具，如 Hive、HBase、Spark 等。
Hadoop 的出现和发展，使得企业和组织能够更轻松地处理和分析大规模数据，从而发现数据中的价值和见解。它成为了大数据时代的标志性技术，为数据驱动的决策和创新提供了基础。
三、怎么办
一个简单的 Hadoop 项目通常包括以下几个基本组件和步骤：
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数据收集：从不同的数据源（如日志文件、数据库、传感器等）收集数据。
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数据预处理：对收集到的数据进行清洗、转换和标准化，以确保数据的质量和一致性。
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数据存储：将预处理后的数据存储到 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中，以便后续的数据处理和分析。
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数据处理：
- 使用 MapReduce 或 Spark 等分布式计算框架对存储在 HDFS 上的数据进行处理和分析。
- 这包括编写 MapReduce 程序或 Spark 应用程序来执行特定的数据处理任务，如数据聚合、统计分析等。
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数据存储和查询：将处理后的数据存储到 HDFS 或者使用 Hive 等工具创建数据仓库，并提供查询接口，以便用户可以方便地查询和分析数据。
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结果输出：将数据处理和分析的结果输出到目标位置，如文件、数据库或者可视化工具中，供用户进行查看和使用。
一个成熟的Hadoop 项目通常具有以下基本结构：
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数据层：
- HDFS 文件系统：用于存储大数据集的分布式文件系统。
- 数据源：数据源可以是结构化、半结构化或非结构化的数据，包括日志文件、数据库、传感器数据等。
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数据处理层：
- MapReduce 或 Spark 程序：用于对存储在 HDFS 上的数据进行处理和分析的分布式计算程序。这些程序通常包括 Map 和 Reduce 阶段，或者采用 Spark 的 RDD、DataFrame 或 Dataset 进行数据处理。
- 数据清洗和转换：包括数据清洗、转换和标准化等预处理步骤，以确保数据质量和一致性。
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数据存储和管理层：
- Hive 或 HBase：Hive 是基于 Hadoop 的数据仓库工具，可以将 SQL 查询转换为 MapReduce 或 Spark 任务，用于数据分析和查询。HBase 是基于 Hadoop 的分布式 NoSQL 数据库，适用于实时读写操作和随机访问。
- 数据仓库：用于存储清洗、转换后的数据，以供后续分析和查询使用。
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调度和资源管理层：
- YARN（Yet Another Resource Negotiator）：用于集群资源的管理和任务调度，可以同时运行多个不同类型的任务，如 MapReduce、Spark、Hive 等。
- 作业调度器：用于调度和管理数据处理作业的执行，以确保资源的有效利用和作业的顺利完成。
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监控和管理层：
- Hadoop 生态系统工具：如 Ambari、Cloudera Manager、Apache Ranger 等，用于监控集群健康状态、管理权限、配置和调优等。
- 日志和指标监控：用于收集和分析集群运行时的日志和性能指标，以便及时发现和解决问题。
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安全和权限管理层：
- Kerberos 或 LDAP：用于集群的身份验证和权限管理，确保数据的安全性和保密性。
- 访问控制列表（ACL）：用于对数据和资源进行细粒度的权限控制，限制用户和应用程序的访问权限。
成熟的 Hadoop 项目的结构包括数据层、数据处理层、数据存储和管理层、调度和资源管理层、监控和管理层，以及安全和权限管理层。这些组件共同构成了一个完整的数据处理和分析平台，用于处理大规模数据集的存储、处理、查询和分析。
注：一个成熟的 Hadoop 项目中，HDFS 就是用来存储数据的主要组件之一。数据存储层中提到的其他组件，如 Hive 和 HBase，实际上是建立在 HDFS 之上的应用或服务，用于更方便地管理和查询数据。