一、前言
大数据这个概念不用我提大家也听过很多了，前几年各种公开论坛、会议等场合言必及大数据，说出来显得很时髦似的。有意思的是最近拥有这个待遇的名词是“人工智能/AI”，当然这是后话。
众所周知，大数据的发展是来源于Google三驾马车，分别是：
- Google File System（GFS） —2003
- MapReduce —2004
- Bigtable —2006
不得不说，Google真的是一家牛逼的公司，开源了这些思想造福了全球的IT事业。不过有意思的是，这三篇论文一开始并不是大数据相关的，而是为了更好地服务谷歌自家的搜索业务。基于此，出现了传统的大数据框架三大组件：HDFS、MapReduce、Hbase，这就是Hadoop最开始的样子。
二、Hadoop简介
Hadoop是一个用Java编写的Apache开源框架，现在我们提到Hadoop可能有两种所指，一种是Hadoop几个基本模块，另一种是可以安装在Hadoop之上的附加软件包的集合，例如Hive、Impala、Oozie、Hue等等等等，也称之为Hadoop家族。所以说，Hadoop技术产品是十分丰富并且在一直不停地演化，有些技术可能几年后不流行了，又或者产生了新的技术。所以在大数据领域是需要不断地学习的，这也导致了大数据领域的工作一般待遇都很丰厚，因为要求真的还蛮高的，需要掌握的技术线比较长。
随便丢张图了解下（图随便找的，有些技术可能已经不流行了，有些目前流行的技术没有）：
Hadoop基本框架介绍
- Hadoop Common：这些是其他Hadoop模块所需的Java库和实用程序。这些库提供文件系统和操作系统级抽象，并包含启动Hadoop所需的Java文件和脚本；
- Hadoop YARN：这是一个用于作业调度和集群资源管理的框架；
- Hadoop Distributed File System (HDFS™)：分布式文件系统，提供对应用程序数据的高吞吐量访问；
- Hadoop MapReduce：这是基于YARN的用于并行处理大数据集的系统。
MapReduce
实际上是两个不同的任务：
Map（映射）：把读入的数据用相同的方法拆分成小数据块，然后把这些小数据块分发到不同的工作节点上。每一个节点循环处理同样的事，这就是一个分布式计算的过程。
Reduce（归并）：此任务将map任务的输出作为输入，并将这些数据元组合并为较小的元组集合。 reduce任务总是在map任务之后执行。
图解：
HDFS
HDFS是GFS的开源实现，它使用主/从结构，其中主节点由管理文件系统元数据的单个NameNode和存储实际数据的一个或多个从节点DataNode组成。HDFS命名空间中的文件被拆分为几个块，这些块存储在一组DataNode中。 NameNode决定块到DataNode的映射。DataNodes负责与文件系统的读写操作。它们还根据NameNode给出的指令来处理块创建，删除和复制。
HDFS架构图：
YARN
旧的MapReduce过程是通过JobTracker和TaskTracker来完成的：
- JobTracker: 负责资源管理，跟踪资源消耗和可用性，作业生命周期管理（调度作业任务，跟踪进度，为任务提供容错）
- TaskTracker: 加载或关闭任务，定时报告任务状态
旧MapReduce图示：
可以一眼看出JobTracker是核心所在，存在单点问题和资源利用率问题。所以出现了新的YARN架构。
YARN将JobTracker的职责进行拆分，将资源管理和任务调度监控拆分成独立的进程：一个全局的资源管理和一个单点的作业管理。ResourceManager和NodeManager提供了计算资源的分配和管理，而ApplicationMaster则完成应用程序的运行。
- ResourceManager: 全局资源管理和任务调度
- NodeManager: 单个节点的资源管理和监控
- ApplicationMaster: 单个作业的资源管理和任务监控
YARN架构图示：
现在的Hadoop架构长这样：
可以看出，一些Hadoop家族的技术产品也是通过YARN和Hadoop联动的，YARN作为资源调度器起到一个中央管理的作用，这么多技术工具都在同一个集群上运转，大家互相配合协调有序工作，就是依赖于YARN的分配管理。
三、Hadoop家族产品介绍
大数据领域的技术产品茫茫多，挑几个我用过的或者很重要的组件简单介绍下。
Hive
MapReduce的程序写起来是一点都不方便，所以需要更高层更抽象的语言来描述算法和数据处理过程。于是Hive诞生了，它用类SQL语言来描述MapReduce，称之为HQL。这简直是个伟大发明。大量的数据分析人员终于也能直接使用Hadoop技术，我的SQL入门就是在Hive上操作的。Hive现在是Hadoop大数据仓库的核心工具，它是由Facebook贡献的，感谢脸书，感恩。
Impala
跟Hive一样，也提供类SQL语言来查询处理数据，称之为Impala SQL。它是一种实时交互的查询工具，不经由MapReduce批处理，而是通过使用分布式查询引擎直接读取HDFS或HBase中的内容，大大降低延迟。总结下，Hive适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询。
就我个人的使用体会看，Impala的容错性没有Hive好，很多Hive能运行的SQL，在Impala中可能报错，不过Impala的查询速度的确甩开Hive很多，这也是MapReduce的局限性所在（这也导致了后续Spark的诞生），而且Impala也不支持UDF（自定义函数扩展，实现很多SQL难以实现或不好实现的功能）。所以在很多时候，我们都是Hive和Impala配合着使用，各有优劣。
Oozie
一个基于工作流引擎的开源框架。它能够提供对Hadoop MapReduce和Pig Jobs的任务调度与协调。当我们需要让一些数据处理过程自动周期地运行时会需要它，在Oozie上设定好工作流后，可以实现数据的自动导入HDFS-清洗-处理-导出同步的过程。
HBase
构建在HDFS之上的分布式，面向列的数据库。HDFS缺乏随即读写操作，HBase正是为此而出现。在需要实时读写、随机访问超大规模数据集时，可以使用HBase。它不是关系型数据库，也不支持SQL，它是一种典型的NoSQL（Not Only SQL）。也是Google经典论文Bigtable的开源实现。
Storm
流计算平台，为了达到更快更实时的数据更新，在数据流进来的时候就进行处理。流计算基本无延迟，但劣势是不灵活，你想要处理的数据必须预先设计好，所以并不能完全替代批处理系统。
Spark
一个快速、通用的大规模数据处理引擎，在Hadoop的整个生态系统中，Spark和MapReduce在同一个层级，即主要解决分布式计算框架的问题。至于为什么会产生Spark，是因为Hadoop的计算框架MapReduce存在着局限性和不足。比如抽象层次低，代码不好写；表达力欠缺、中间结果存储在HDFS中，速度不够快；延时高，只适合批处理不适合交互处理和实时处理。所以Spark的诞生就是为了解决这些问题，它的中间输出结果可以保存在内存中（内存放不下会写入磁盘），避免了对HDFS的大量的读写，减少了I/O的开销。
可以说，Spark是对Hadoop MapReduce的改进，同时又兼容Hadoop家族，它可以运行在YARN之上，负责存储的仍然是HDFS，它替代的是MapReduce计算框架，获取更高更快更强的计算速度。上层的话也有用对SQL的支持，叫做Spark SQL，也有Hive ON Spark的项目继续使用我们可爱的Hive。所以说，Spark是有一定的野心来对Hadoop取而代之的，而且这样的趋势来越来越明显。
其他
还有些我不太了解的就简单提及：Zookeeper是高一致性的分布存取协同系统；Mahout是分布式机器学习库；Sqoop是异构数据源海量数据交互工具。当然这个工具我没用过，我用的是阿里开源的数据同步工具：DataX。
四、后话—Hadoop版本
Hadoop的部署是比较麻烦的，我自己也只是实现过伪分布式模式的部署，还是按照教程一步步来的，很多步骤都不是很明白到底在做什么，对于Linux和Java精通的程序员来说可能过程会比较友好。
Hadoop实际上有很多版本，有Apache Hadoop，这是开源版本，也叫社区版。实际上所有其他的发行版都是基于此衍生出来的。因为Apache Hadoop是开源的，允许任何人修改并作为商业版本发布。
最有名的发行版当属Cloudera版本（CDH）和Hortonworks版本（HDP）了，其中Cloudera可是贡献了很多Hadoop家族产品技术的公司，CDH也成为了很多人的选择。有意思的是这些发行版也是免费的。
对于大公司来说，为了灵活和实现高度的定制化，基本会选择Apache Hadoop，不过这需要一个Hadoop开发团队来维护，小公司就会选择付费的商业版，有专门的技术支持来解决疑问，也不用维持一个团队，保留少量的管理员即可。