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Hadoop的核心架构
Hadoop的核心，说白了，就是HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，而MapReduce为海量数据提供了计算框架。
Hadoop核心架构
让我们来仔细看看，它们分别是怎么工作的。
首先看看HDFS。
整个HDFS有三个重要角色：NameNode（名称节点）、DataNode（数据节点）和Client（客户机）。
典型的主从架构，用TCP/IP通信
NameNode：是Master节点（主节点），可以看作是分布式文件系统中的管理者，主要负责管理文件系统的命名空间、集群配置信息和存储块的复制等。NameNode会将文件系统的Meta-data存储在内存中，这些信息主要包括了文件信息、每一个文件对应的文件块的信息和每一个文件块在DataNode的信息等。
DataNode：是Slave节点（从节点），是文件存储的基本单元，它将Block存储在本地文件系统中，保存了Block的Meta-data，同时周期性地将所有存在的Block信息发送给NameNode。
Client：切分文件；访问HDFS；与NameNode交互，获得文件位置信息；与DataNode交互，读取和写入数据。
还有一个Block（块）的概念：Block是HDFS中的基本读写单元；HDFS中的文件都是被切割为block（块）进行存储的；这些块被复制到多个DataNode中；块的大小（通常为64MB）和复制的块数量在创建文件时由Client决定。
我们来简单看看HDFS的读写流程。
首先是写入流程：
1 用户向Client（客户机）提出请求。例如，需要写入200MB的数据。
2 Client制定计划：将数据按照64MB为块，进行切割；所有的块都保存三份。
3 Client将大文件切分成块（block）。
4 针对第一个块，Client告诉NameNode（主控节点），请帮助我，将64MB的块复制三份。
5 NameNode告诉Client三个DataNode（数据节点）的地址，并且将它们根据到Client的距离，进行了排序。
6 Client把数据和清单发给第一个DataNode。
7 第一个DataNode将数据复制给第二个DataNode。
8 第二个DataNode将数据复制给第三个DataNode。
9 如果某一个块的所有数据都已写入，就会向NameNode反馈已完成。
10 对第二个Block，也进行相同的操作。
11 所有Block都完成后，关闭文件。NameNode会将数据持久化到磁盘上。
读取流程：
1 用户向Client提出读取请求。
2 Client向NameNode请求这个文件的所有信息。
3 NameNode将给Client这个文件的块列表，以及存储各个块的数据节点清单（按照和客户端的距离排序）。
4 Client从距离最近的数据节点下载所需的块。
（注意：以上只是简化的描述，实际过程会更加复杂。）
再来看MapReduce。
MapReduce其实是一种编程模型。这个模型的核心步骤主要分两部分：Map（映射）和Reduce（归约）。
当你向MapReduce框架提交一个计算作业时，它会首先把计算作业拆分成若干个Map任务，然后分配到不同的节点上去执行，每一个Map任务处理输入数据中的一部分，当Map任务完成后，它会生成一些中间文件，这些中间文件将会作为Reduce任务的输入数据。Reduce任务的主要目标就是把前面若干个Map的输出汇总到一起并输出。
是不是有点晕？我们来举个例子。
上图是一个统计词频的任务。
1 Hadoop将输入数据切成若干个分片，并将每个split（分割）交给一个map task（Map任务）处理。
2 Mapping之后，相当于得出这个task里面，每个词以及它出现的次数。
3 shuffle（拖移）将相同的词放在一起，并对它们进行排序，分成若干个分片。
4 根据这些分片，进行reduce（归约）。
5 统计出reduce task的结果，输出到文件。
如果还是没明白的吧，再举一个例子。
一个老师有100份试卷要阅卷。他找来5个帮手，扔给每个帮手20份试卷。帮手各自阅卷。最后，帮手们将成绩汇总给老师。很简单了吧？
MapReduce这个框架模型，极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。
哦，差点忘了，在MapReduce里，为了完成上面这些过程，需要两个角色：JobTracker和TaskTracker。
JobTracker用于调度和管理其它的TaskTracker。JobTracker可以运行于集群中任一台计算机上。TaskTracker 负责执行任务，必须运行于 DataNode 上。
1.0版本与2.0版本
2011年11月，Hadoop 1.0.0版本正式发布，意味着可以用于商业化。
但是，1.0版本中，存在一些问题：
1 扩展性差，JobTracker负载较重，成为性能瓶颈。
2 可靠性差，NameNode只有一个，万一挂掉，整个系统就会崩溃。
3 仅适用MapReduce一种计算方式。
4 资源管理的效率比较低。
所以，2012年5月，Hadoop推出了 2.0版本 。
2.0版本中，在HDFS之上，增加了YARN（资源管理框架）层。它是一个资源管理模块，为各类应用程序提供资源管理和调度。
此外，2.0版本还提升了系统的安全稳定性。
所以，后来行业里基本上都是使用2.0版本。目前Hadoop又进一步发展到3.X版本。
Hadoop的生态圈
经过时间的累积，Hadoop已经从最开始的两三个组件，发展成一个拥有20多个部件的生态系统。
在整个Hadoop架构中，计算框架起到承上启下的作用，一方面可以操作HDFS中的数据，另一方面可以被封装，提供Hive、Pig这样的上层组件的调用。
我们简单介绍一下其中几个比较重要的组件。
HBase：来源于Google的BigTable；是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库。
Hive：是一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
Pig：是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。
ZooKeeper：来源于Google的Chubby；它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度。
Ambari：Hadoop管理工具，可以快捷地监控、部署、管理集群。
Sqoop：用于在Hadoop与传统的数据库间进行数据的传递。
Mahout：一个可扩展的机器学习和数据挖掘库。
再上一张图，可能看得更直观一点：
Hadoop的优点和应用
总的来看，Hadoop有以下优点：
高可靠性：这个是由它的基因决定的。它的基因来自Google。Google最擅长的事情，就是“垃圾利用”。Google起家的时候就是穷，买不起高端服务器，所以，特别喜欢在普通电脑上部署这种大型系统。虽然硬件不可靠，但是系统非常可靠。
高扩展性：Hadoop是在可用的计算机集群间分配数据并完成计算任务的，这些集群可以方便地进行扩展。说白了，想变大很容易。
高效性：Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
高容错性：Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。这个其实也算是高可靠性。
低成本：Hadoop是开源的，依赖于社区服务，使用成本比较低。
基于这些优点，Hadoop适合应用于大数据存储和大数据分析的应用，适合于服务器几千台到几万台的集群运行，支持PB级的存储容量。
Hadoop的应用非常广泛，包括：搜索、日志处理、推荐系统、数据分析、视频图像分析、数据保存等，都可以使用它进行部署。
目前，包括Yahoo、IBM、Facebook、亚马逊、阿里巴巴、华为、百度、腾讯等公司，都采用Hadoop构建自己的大数据系统。
除了上述大型企业将Hadoop技术运用在自身的服务中外，一些提供Hadoop解决方案的商业型公司也纷纷跟进，利用自身技术对Hadoop进行优化、改进、二次开发等，然后对外提供商业服务。
比较知名的，是Cloudera公司。
它创办于2008年，专业从事基于Hadoop的数据管理软件销售和服务，还提供Hadoop相关的支持、咨询、培训等服务，有点类似于RedHat在Linux世界中的角色。前面我们提到的Hadoop之父，Doug Cutting，都被这家公司聘请为首席架构师。
Hadoop和Spark
最后，我再介绍一下大家关心的Spark。
Spark同样是Apache软件基金会的顶级项目。它可以理解为在Hadoop基础上的一种改进。
它是加州大学伯克利分校AMP实验室所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架。相对比Hadoop，它可以说是青出于蓝而胜于蓝。
前面我们说了，MapReduce是面向磁盘的。因此，受限于磁盘读写性能的约束，MapReduce在处理迭代计算、实时计算、交互式数据查询等方面并不高效。但是，这些计算却在图计算、数据挖掘和机器学习等相关应用领域中非常常见。
而Spark是面向内存的。这使得Spark能够为多个不同数据源的数据提供近乎实时的处理性能，适用于需要多次操作特定数据集的应用场景。
在相同的实验环境下处理相同的数据，若在内存中运行，那么Spark要比MapReduce快100倍。其它方面，例如处理迭代运算、计算数据分析类报表、排序等，Spark都比MapReduce快很多。
此外，Spark在易用性、通用性等方面，也比Hadoop更强。
所以，Spark的风头，已经盖过了Hadoop。