本文从Hadoop是什么、能做什么、谁使用三个主要问题去讲解。对于重点知识如MapReduce、YARN、Hadoop生态系统内的其他组件（HBase、Pig、Hive、Zookeeper等）的介绍和使用这里不做详细说明，需要大家对这些内容扩展并深入学习。

1、Hadoop是什么及功能

1、2002年，Hadoop作为一个支持Web搜索引擎的单独软件项目被创立，如今已成为一个用来分析大量不同类型数据的工具和应用程序（如HBase,Hive等）的生态系统。

Hadoop数据处理的一些功能如下：

1.1、核心部分在Apache许可下开源。

1.2、分析数据通常涉及大量非结构化（非关系型）数据集，数据集有时在千兆兆字节（petabyte,PB,10的15次方字节）范围内。

1.3、传统上，数据可以使用可扩展的HDFS存储在多台服务器上。现在一些新的设计可以使用光纤存储或基于网络的存储子系统。

1.4、许多应用程序和工具都基于第1版Hadoop MapReduce编程模型。

1.5、Hadoop MapReduce作业可以从一台服务器扩展到数千台机器和数以万计的处理器核心。（大数据核心概念之一横向扩展）

1.6、配置YARN（另一种资源调度器）的Hadoop2支持其他编程模型（包括V1 MapReduce）。

1.7、Hadoop核心组件被设计为商品硬件和云上运行。

1.8、Hadoop提供了许多能够在大量的服务器上操作的容错功能。

1.9、许多项目和应用程序建立在Hadoop基础设施之上。

1.10、虽然核心组件使用Java编写，但Hadoop程序几乎可以使用任何编程语言编写。

Hadoop 2.x 安装的核心组件包括HDFS和YARN资源管理器（hadoop 1.x没有YARN）。HDFS文件系统能够提供对数据跨Hadoop集群的分布式访问，它被设计为满足大数据处理，但并非是一种高性能并行文件系统。YARN负责管理集群资源，有时可以视为配备数据局部性服务的集群操作系统。Hadoop应用程序，包括哪些使用MapReduce引擎的组件，都作为YARN之上的应用程序框架运行。

为了支持巨大的可扩展性，Hadoop的设计牺牲了一些效率。在较小的数据规模下，Hadoop 解决一些问题的方法的效率可能不高。随着问题或数据集规模的扩大，Hadoop开始显示其处理大型问题的能力。

Hadoop还有一个非常大的用处就是，作为数据湖，正如前一篇博客中讲解的那样，数据湖可存储任何未处理的数据。

2、使用Hadoop：管理员、用户或两种身份兼具

传统上，

系统管理员负责安装、监控/管理和调整Hadoop软件；

用户将开发Hadoop应用程序、处理数据，并使用各种Hadoop工具实现各种业务需求；

现在，管理员和用户之间的界限可能变模糊，称为了一个混合的新角色，即通常说的“开发运维人员”（devops）.

Hadoop可以在一台笔记本电脑、大型集群，或介于这两者之间的任何场景下访问。

以下是管理员和用户两个角色的部分职责：

2.1管理员（运维）：

     ★安装Hadoop和管理软件包。

     ★集群基本管理

     ★监控/管理Hadoop 服务

     ★调整Hadoop服务和已安装的工具软件包

2.2最终用户（开发）

      ★利用现有的Hadoop工具检查工作流和存储

     ★使用MapReduce工具

     ★创建Hadoop应用程序

     ★编写直接使用YARN工作的非MapReduce应用程序

     ★手工向/从HDFS导出/导入数据

     ★利用Hadoop工具自动将数据导入/导出HDFS

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《写给大忙人的Hadoop 》读书笔记（二）Hadoop介绍