Hadoop是什么？它是如何工作的？為什么 Hadoop可以成為全球最流行的大數(shù)據(jù)處理框架之一？如何基于 Hadoop搭建一套簡單的分布式文件系統(tǒng)？這篇我們一起來來深入討論。

一、Hadoop是什么？

Hadoop是一個開源的分布式計算框架，用于處理和存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)集，它是由 Apache Software Foundation維護，能夠幫助用戶在商用硬件集群上以可靠、高效、容錯的方式處理和分析海量數(shù)據(jù)。為了更好地理解 Hadoop是什么，我們列舉了Hadoop一些里程碑：

• 2002年: Nutch項目啟動，目標是實現(xiàn)全面的網(wǎng)頁抓取、索引和查詢功能。
• 2003年: Google發(fā)布了三篇具有影響力的論文（Google File System（GFS）、MapReduce和Bigtable），為 Hadoop的文件存儲架構(gòu)奠定了基礎。
• 2004年: Cutting在 Nutch中實現(xiàn)了類似 GFS的功能，形成了后來的 Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)。
• 2005年: Nutch項目中實現(xiàn)了 MapReduce的初步版本，隨后 Hadoop從 Nutch中分離出來，成為一個獨立的開源項目。
• 2006年: Yahoo!雇傭 Doug Cutting，并為Hadoop的發(fā)展提供支持，同年，Apache Hadoop項目正式啟動。
• 2008年: Hadoop成為 Apache頂級項目，并迎來了快速發(fā)展。同年，Cloudera公司成立，推動 Hadoop商業(yè)化進程。
• 從此，Hadoop迅猛發(fā)展，成為全球最流行的大數(shù)據(jù)處理框架之一。

二、Hadoop的核心組件

Hadoop的核心組件包括以下 4個：

• HDFS：HDFS是 Hadoop的數(shù)據(jù)存儲層，它負責將大量數(shù)據(jù)分塊存儲到集群中的不同節(jié)點上，從而實現(xiàn)分布式保存和冗余備份。數(shù)據(jù)被切分成小塊，并復制到多個節(jié)點，以防硬件故障。
• MapReduce：MapReduce是 Hadoop的分布式計算模型，它將處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的任務分發(fā)到多個節(jié)點，允許并行處理。MapReduce由兩個階段組成：Map階段負責將任務分解為多個小任務；Reduce階段負責對小任務的結(jié)果進行匯總。
• YARN：YARN 是 Hadoop的資源管理層，它負責管理和調(diào)度集群中的計算資源。YARN允許多個作業(yè)在同一 Hadoop集群上并行執(zhí)行，這大大提高了 Hadoop集群的利用率和擴展能力。
• Hadoop Common：Hadoop Common是 Hadoop的核心庫，提供必要的工具和實用程序，用于支持其他 Hadoop模塊。

它們的關系如下：

接下來我們將對各個組件進行詳細的分析。

1. HDFS

HDFS，全稱 Hadoop Distributed File System（分布式文件系統(tǒng)），它是 Hadoop的核心組件之一，旨在解決海量數(shù)據(jù)的存儲問題。

(1) HDFS 架構(gòu)概述

HDFS是主從結(jié)構(gòu)的分布式文件系統(tǒng)，由兩類節(jié)點組成：

• NameNode ：NameNode（主節(jié)點是 HDFS 的中心控制節(jié)點，負責管理文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)（比如文件和目錄的樹狀結(jié)構(gòu)，文件塊的位置、用戶權限等）。它不直接存儲數(shù)據(jù)，而是記錄數(shù)據(jù)存儲在哪些 DataNode 上。
• DataNode ：DataNode（數(shù)據(jù)節(jié)點）是實際存儲數(shù)據(jù)的節(jié)點，它們接收數(shù)據(jù)塊，并定期向 NameNode匯報自己存儲的塊信息和健康狀態(tài)。

此外，還有一個可選的組件Secondary NameNode，它用于輔助 NameNode 的元數(shù)據(jù)備份和日志合并，幫助維持文件系統(tǒng)的高可用性。

HDFS的架構(gòu)如下圖：

(2) 數(shù)據(jù)存儲機制

HDFS的文件是分塊存儲的，大文件被按照固定大?。J是 128MB，早期版本是 64MB）劃分為多個數(shù)據(jù)塊（Block），每個文件塊被存儲在集群中的不同 DataNode 上。

為了防止數(shù)據(jù)因節(jié)點故障而丟失，HDFS做了數(shù)據(jù)冗余與容錯機制，它會對每個數(shù)據(jù)塊進行復制，默認情況下每個數(shù)據(jù)塊有 3 副本：

• 一個副本存儲在與客戶端最近的節(jié)點上。
• 第二個副本存儲在不同機架的節(jié)點上（防止機架故障）。
• 第三個副本存儲在第二個副本所在機架的其他節(jié)點上。

基于上述的副本機制，HDFS可以確保即使部分 DataNode 失效，數(shù)據(jù)依然可以通過其他存有副本的節(jié)點恢復。

(3) 讀寫操作流程

HDFS 文件寫入過程：

• 客戶端與 NameNode 交互：客戶端首先將寫請求發(fā)給 NameNode，然后 NameNode 返回存儲該文件每個塊的若干 DataNode 節(jié)點位置。
• 數(shù)據(jù)塊寫入 DataNode：客戶端將數(shù)據(jù)塊發(fā)送至其中一個 DataNode，這個 DataNode 會將數(shù)據(jù)塊傳遞給下一個 DataNode，依次類推，直到所有節(jié)點都保存該數(shù)據(jù)塊的副本。
• 狀態(tài)更新：上傳完成后，所有涉及的 DataNode 會將其存儲狀態(tài)通知 NameNode，并提交流程結(jié)束。

HDFS 文件讀取過程：

• 獲取元數(shù)據(jù)：客戶端向 NameNode 請求文件位置信息，NameNode 返回相關文件塊及其所在 DataNode 的位置。
• 從 DataNode 讀取數(shù)據(jù)塊：客戶端根據(jù) NameNode 提供的位置從相關的 DataNode 直接讀取文件的不同數(shù)據(jù)塊并組裝回文件。
• 容錯處理：如果某個 DataNode 失效，客戶端無法從該NameNode獲取塊信息，它會嘗試從存儲副本的其他 DataNode 讀取。

2. MapReduce

MapReduce是 Hadoop的分布式計算框架，通過將復雜的任務分解成多個獨立的簡單任務來實現(xiàn)并行計算，它的核心思想是“Map”和“Reduce”兩個階段：

• Map階段：將原始數(shù)據(jù)映射（map）為鍵值對（key-value pairs）。
• Reduce階段：將具有相同鍵的數(shù)值進行聚合（reduce）。

(1) MapReduce 執(zhí)行流程

MapReduce 執(zhí)行流程包含以下5個步驟：

① Job劃分

一個完整的 MapReduce任務稱為一個Job，Job是由多個Task構(gòu)成的，分為Map Task和Reduce Task。

② Input Splitting（輸入分片）

MapReduce處理輸入數(shù)據(jù)時，首先將大文件切分成較小的Splits，Map Task的數(shù)量通常與輸入分片數(shù)量一致，每一個Map Task處理一個分片的數(shù)據(jù)。

③ Map階段

• 每個Map Task拿到一份Input Split的數(shù)據(jù)，通過RecordReader將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一對對的<key, value>形式，這里的鍵值對（(K1, V1)）根據(jù)業(yè)務的需求構(gòu)造。
• Map函數(shù)逐條處理這些鍵值對，輸出<K2, V2>形式的新的鍵值對。
• 這些中間鍵值對<K2, V2>在寫入本地磁盤之前會進行Sort（排序） 和 Partition（分區(qū)） 操作，Partition的作用是將具有相同鍵（K2）的鍵值對分發(fā)到相同的 Reducer中執(zhí)行。

④ Shuffle and Sort（分發(fā)與排序）

Shuffle發(fā)生在 Map階段結(jié)束和 Reduce階段之間，具體過程如下：

• 排序：每個Map Task輸出的<K2, V2>對會按鍵（K2）進行排序，確保同一鍵的所有值（V2）聚集在一起。
• 分區(qū)：Map Task的輸出會根據(jù) Partition函數(shù)的哈希值發(fā)送到不同的Reduce任務中。
• 拉取數(shù)據(jù)：Reducer從每個 Map輸出中拉取需要的分區(qū)文件，經(jīng)過網(wǎng)絡傳輸將其聚合。

⑤ Reduce階段

• 每個Reduce Task接收到的內(nèi)容是經(jīng)過 Shuffle過程后所有鍵值對（<K2, List<V2>>）的集合。
• Reduce函數(shù)（用戶自定義）會對每個K2執(zhí)行聚合計算，輸出為新的鍵值對<K3, V3>。
• 最終輸出結(jié)果會通過 RecordWriter寫入 HDFS或者其他存儲系統(tǒng)。

整個流程可以用下圖解釋：

2. YARN

YARN（Yet Another Resource Negotiator，另一種資源調(diào)度器）是Hadoop 2.x版本中引入的一個集群資源管理框架，它的設計初衷是解決 Hadoop 1.x中 MapReduce計算框架的資源調(diào)度和管理局限性，可以支持各種應用程序調(diào)度的需求。

(1) 核心組件

YARN包含以下 5個核心組件：

① ResourceManager

ResourceManager（RM，資源管理器）負責全局集群資源的管理和調(diào)度，它是YARN的中央控制器，協(xié)調(diào)集群中的所有應用和計算資源。ResourceManager有兩個重要的子組件：

• Scheduler（調(diào)度器）：負責為應用程序按需分配資源，但不負責任務的執(zhí)行和重新啟動。調(diào)度器的排期是決定如何把資源多租戶化、多應用程序化的關鍵，它可以實現(xiàn)不同的調(diào)度策略（如公平調(diào)度器，容量調(diào)度器等）。
• Applications Manager（應用程序管理器）：負責各種應用程序的生命周期管理，包括應用程序的啟動、檢查、資源監(jiān)控和故障恢復。

② NodeManager

NodeManager（NM，節(jié)點管理器）是YARN架構(gòu)中的分布式代理，負責管理每個計算節(jié)點上的資源，具體負責：

• 資源報告：將本節(jié)點的CPU、內(nèi)存等資源使用情況匯報給ResourceManager。
• 容器管理：協(xié)調(diào)和管理每一個容器（Container）的生命周期，包括啟動、監(jiān)控和停止容器。
• 任務監(jiān)控和報告：監(jiān)控執(zhí)行的任務，并向ResourceManager報告其狀態(tài)和進度。

③ ApplicationMaster

ApplicationMaster（AM，應用程序管理器）是為每個具體應用程序（如MapReduce Job、Spark Job）啟動的專用進程，它負責協(xié)調(diào)整個應用程序生命周期的調(diào)度和執(zhí)行，協(xié)調(diào) ResourceManager與 NodeManager，動態(tài)申請和釋放資源。每一個應用程序在提交時都會啟動一個對應的ApplicationMaster實例。 AM的職責包括：

• 申請資源：向ResourceManager請求所需的資源，定義CPU和內(nèi)存需求。
• 任意調(diào)度：根據(jù)資源信息及負載情況，決定將任務分配到哪個節(jié)點/容器執(zhí)行。
• 容器監(jiān)控：監(jiān)控啟動的任務并處理故障。

④ Container

Container（容器）是YARN中的資源分配單位，它將邏輯運行環(huán)境（如CPU、內(nèi)存等涉及硬件維度的資源）與應用程序任務綁定在一起。ApplicationMaster可以向ResourceManager申請多個容器，并在這些容器中分配任務進行具體的計算。

⑤ Client

客戶端負責與YARN進行交互，提交應用程序請求，并向YARN查詢?nèi)蝿盏膱?zhí)行進度和結(jié)果?？蛻舳藢①Y源需求信息傳遞給ResourceManager，RM會為該任務分配資源，然后將其控制權交給對應的ApplicationMaster。

核心組件模型如下圖：

(2) 工作流程

YARN工作流程包含以下4個步驟：

① 應用程序啟動流程

• 啟動應用程序：客戶端通過API或命令行向YARN集群提交應用程序。此時，客戶端給RM發(fā)送請求，描述任務的資源需求及執(zhí)行規(guī)范。
• 生成ApplicationMaster：ResourceManager根據(jù)集群的整體資源利用情況，為應用程序分配第一個容器（Container），并啟動相應的ApplicationMaster。
• ApplicationMaster初始化：ApplicationMaster會在啟動后向ResourceManager注冊自己，并根據(jù)初始任務和資源需求向RM申請更多的資源。
• 分配資源：ResourceManager根據(jù)集群的實時負載情況和調(diào)度策略，將余下的容器分配給ApplicationMaster，AC根據(jù)任務需求啟動容器，并將計算任務分配給這些容器去執(zhí)行。

② 資源調(diào)度流程

• 請求資源：ApplicationMaster向ResourceManager提交資源申請。請求中指定了計算任務所需的資源（如CPU、內(nèi)存）以及在何處優(yōu)先執(zhí)行（一定節(jié)點上或任意節(jié)點）。
• 資源心跳與分配：NodeManager通過定期心跳將節(jié)點的可用資源（包括剩余內(nèi)存、CPU等情況）匯報給ResourceManager。ResourceManager根據(jù)集群整體資源情況，通過調(diào)度器（Scheduler）為機器或容器分配任務。
• 任務分配與啟動：ApplicationMaster得到資源分配信息后，再與NodeManager通信，為任務啟動容器并分配計算任務。

③ 任務運行與監(jiān)控

一旦任務開始執(zhí)行，NodeManager會為Container提供隔離的運行環(huán)境（如JVM），ApplicationMaster監(jiān)視任務的運行狀態(tài)，并通過心跳與NodeManager通信，確保任務成功完成或在出現(xiàn)故障時重新調(diào)度任務。

④ 應用完成與資源回收

當ApplicationMaster檢測到所有任務均已成功完成，它會向ResourceManager發(fā)送一個"完成"信號，表示應用程序已經(jīng)完成。隨后，ResourceManager會通知NodeManager釋放任務所占用的資源容器，集群整體資源狀態(tài)更新。

三、代碼實戰(zhàn)

在代碼實戰(zhàn)環(huán)節(jié)，我們將通過一個完整的示例來展示如何在 Java中實現(xiàn)一個 MapReduce任務，并將處理結(jié)果存儲回 HDFS。

任務描述：計算給定文件中每個單詞出現(xiàn)的次數(shù)文件格式：CVS或者JSON項目結(jié)構(gòu)：項目結(jié)構(gòu)如下：

wordcount/
├── src/
│   ├── main/
│   │   ├── java/
│   │   │   ├── WordsCounterMapper.java
│   │   │   ├── WordsCounterReducer.java
│   │   │   └── WordsCounterDriver.java
│   └── resources/
├── input/
│   └── input.cvs
│ input.cvs
└── output/

1.安裝Hadoop

我自己Mac電腦安裝的是 Hadoop-3.4.1，查看版本指令：hadoop version，關于安裝 Hadoop，可以參考這篇文章

2.處理文件

(1) 處理 CSV文件

假設我們有一個超大的 CSV文件：input.csv，如下內(nèi)容只是展示前幾行數(shù)據(jù)：

id,name,address
1,yuanjava,hangzhou
2,juejin,beijin
3,didi,beijing
...

我們可以使用開源的 Apache Commons CSV工具類來處理該文件，對應的依賴如下：

// maven依賴
<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-csv</artifactId>
    <version>1.12.0</version>
</dependency>

// gradle 依賴
implementation 'org.apache.commons:commons-csv:1.12.0'

(2) 處理 Json文件

假設我們有一個超大的 Json文件：input.json，如下內(nèi)容只是展示前幾行數(shù)據(jù)：

[
    {"id": 1, "name": "yuanjava", "address": "hangzhou"},
    {"id": 2, "name": "juejin", "address": "beijing"},
    {"id": 3, "name": "didi", "address": "beijing"},
    ...
]

我們可以使用開源的 Jackson庫來處理文件，對應的依賴如下：

// maven依賴
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-databind</artifactId>
    <version>2.18.1</version>
</dependency>

// gradle 依賴
implementation 'com.fasterxml.jackson.core:jackson-databind:2.18.1'

3.增加 Hadoop依賴

// maven依賴
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-common</artifactId>
    <version>3.4.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
    <version>3.4.1</version>
</dependency>

// gradle依賴
implementation 'org.apache.hadoop:hadoop-common:3.4.1'
implementation 'org.apache.hadoop:hadoop-mapreduce-client-core:3.4.1'

4.編寫 Mapper類

Mapper類的作用是處理輸入數(shù)據(jù)，并為每個輸入記錄生成鍵值對，在詞頻統(tǒng)計任務中，Mapper 的任務是將每個單詞映射為一個中間鍵值對 (word, 1)。

import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.apache.commons.csv.CSVFormat;
import org.apache.commons.csv.CSVRecord;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;
import java.io.StringReader;

public class WordsCounterMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();
    private ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString().trim();

        if (line.isEmpty()) {
            return; // Skip empty lines
        }

        // json以'{'開頭， CVS以'['開頭
        if (line.startsWith("{") || line.startsWith("[")) {
            processJson(line, context);
        } else {
            processCsv(line, context);
        }
    }

    private void processJson(String line, Context context) throws IOException, InterruptedException{
        JsonNode rootNode = objectMapper.readTree(line);

        if (rootNode.isArray()) {
            for (JsonNode node : rootNode) {
                String name = node.get("name").asText();
                word.set(name);
                context.write(word, one);
            }
        } else if (rootNode.isObject()) {
            String name = rootNode.get("name").asText();
            word.set(name);
            context.write(word, one);
        }
    }

    private void processCsv(String line, Context context) throws IOException, InterruptedException{
        StringReader reader = new StringReader(line);
        Iterable<CSVRecord> records = CSVFormat.DEFAULT.parse(reader);

        for (CSVRecord record : records) {
            // Assuming the CSV has a header row and "name" is one of the columns
            String name = record.get("name");
            word.set(name);
            context.write(word, one);
        }
    }
}

5.編寫 Reducer類

Reducer類的作用是對來自 Mapper的中間鍵值對進行匯總，在詞頻統(tǒng)計任務中，Reduce 的任務是對相同單詞的計數(shù)進行累加。

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

public class WordsCounterDriver {
    public static void main(String[] args){
        if (args.length != 2) {
            System.err.println("Please enter input path and output path.");
            System.exit(-1);
        }

        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "wordCounter");

        job.setJarByClass(WordsCounterDriver.class);
        job.setMapperClass(WordsCounterMapper.class);
        job.setReducerClass(WordsCounterReducer.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

6.編寫 Driver 類

Driver 類用于配置 MapReduce 作業(yè)并啟動作業(yè)。它指定了 Mapper 和 Reducer 的實現(xiàn)類，以及輸入和輸出路徑等。

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

public class WordsCounterDriver {
    public static void main(String[] args){
        if (args.length != 2) {
            System.err.println("Please enter input path and output path.");
            System.exit(-1);
        }

        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "wordCounter");

        job.setJarByClass(WordsCounterDriver.class);
        job.setMapperClass(WordsCounterMapper.class);
        job.setReducerClass(WordsCounterReducer.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

7.運行和查看結(jié)果

(1) 運行步驟：

• 編譯和打包：將上述代碼編譯并打包成一個 JAR 文件。
• 上傳數(shù)據(jù)到 HDFS：將待處理的 CSV 和 JSON 數(shù)據(jù)上傳到 HDFS 的一個目錄中。
• 執(zhí)行 MapReduce作業(yè)：在 Hadoop集群上運行該 JAR文件，并指定輸入和輸出路徑，指令如下：

hadoop jar wordcounter.jar WordCounterDriver input/input.cvs output/
hadoop jar wordcounter.jar WordCounterDriver input/input.json output/

• /input/input.cvs(json) 是 HDFS上包含 CSV和 JSON文件的目錄。
• /output 是用于存儲結(jié)果的 HDFS目錄。注意：輸出目錄不能預先存在，否則作業(yè)將失敗。

(2) 查看輸出結(jié)果

任務完成后，輸出結(jié)果將會保存在指定的輸出目錄中，我們可以使用以下命令查看結(jié)果：

hadoop fs -cat output/part-r-00000

輸出結(jié)果可能如下：

yuanjava 100
juejin 3000
didi 100
...

8.代碼解釋與優(yōu)化

(1) Mapper詳解

繼承與泛型：Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> 表示輸入鍵值對的類型和輸出鍵值對的類型。輸入鍵是行偏移量，值是行文本，輸出鍵是單詞，值是整數(shù) 1。

map 方法：對每一行文本進行分割，然后對每個單詞輸出一個鍵值對。

(2) Reducer詳解

繼承與泛型：Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> 表示輸入和輸出鍵值對類型。輸入鍵是單詞，值是整數(shù)列表，輸出鍵是單詞，值是單詞的累加計數(shù)。

reduce 方法：對每個單詞的所有計數(shù)進行累加輸出。

(3) Driver詳解

Job 配置：設置 Mapper和 Reducer類，指定輸入輸出格式。

路徑設置：通過命令行參數(shù)指定輸入輸出路徑。

(4) 優(yōu)化建議

• Combiner使用：在 Map端進行部分匯總，減少傳輸?shù)?Reduce端的數(shù)據(jù)量。
• 數(shù)據(jù)壓縮：啟用中間數(shù)據(jù)壓縮減少網(wǎng)絡傳輸開銷。
• 分區(qū)與排序：根據(jù)數(shù)據(jù)特性自定義分區(qū)器和排序規(guī)則。

通過這個簡單的例子，我們展示了如何在 Java中實現(xiàn)一個基本的 MapReduce程序，通過定義 Mapper和 Reducer 再結(jié)合 Driver，能夠?qū)崿F(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的分布式處理。如果要處理更復雜的任務，可以通過自定義分區(qū)器、排序規(guī)則、Combiner 等方式進行優(yōu)化。

通過此示例，我們可以更好地理解 Hadoop MapReduce 的工作原理和編程模型以及它對于大數(shù)據(jù)處理的重要性。

四、總結(jié)

本文，我們分析了 Hadoop的核心組件及其工作原理，讓我們對 Hadoop有了一定的認識。本人有幾年 Hadoop的使用經(jīng)驗，從整體上看，Hadoop的使用屬于中等難度，Hadoop的生態(tài)比完善，學習難度比較大，但是，不得不說 Hadoop的設計思維很優(yōu)秀，值得我們花時間去學習。

2003年，Google發(fā)布 Google File System（GFS）、MapReduce和 Bigtable 三篇論文后，Doug Cutting和 Michael J. Cafarella抓住了機會，共同創(chuàng)造了 Hadoop。Google的這三篇經(jīng)典論文是大數(shù)據(jù)領域的經(jīng)典之作，但它的影響力遠不止大數(shù)據(jù)領域，因此，如果想成為一名優(yōu)秀的工程師，閱讀原滋原味的優(yōu)秀論文絕對是受益無窮的一種方式。

Hadoop展示了大數(shù)據(jù)領域一個優(yōu)秀的架構(gòu)模式：集中管理，分布式存儲與計算。這種優(yōu)秀的架構(gòu)模式同樣還運用在 Spark、Kafka、Flink、HBase、Elasticsearch、Cassandra等這些優(yōu)秀的框架上，它在大數(shù)據(jù)領域展示了顯著的優(yōu)勢。

最近一年，我從事的項目有幸和 MIT，Standford這樣頂尖學府出來的工程師合作，他們強悍的數(shù)學建模能力以及對同一個問題思考的深度確實讓我望塵莫及，在互聯(lián)網(wǎng)大廠卷了這么多年，每天都有寫完的需求開不完的會，絕大多數(shù)程序員都被業(yè)務裹挾著，導致很多優(yōu)秀的人無法從業(yè)務中抽離出來去研究更深層領域的東西，陷入無盡的內(nèi)卷。

如何在這個內(nèi)卷的環(huán)境中讓自己立于不敗之地？基本功絕對是重中之重。

最后，因為 Hadoop的內(nèi)容太多，很難僅憑本文把 Hadoop講透，希望在分享我個人對 Hadoop理解的同時也能拋磚引玉，激發(fā)同行寫出更多優(yōu)秀的文章，對于技術，對于行業(yè)產(chǎn)生共多思考的共鳴。