Hadoop介绍
Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。简单地说来，Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性（fault-tolerent）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
下面列举hadoop主要的一些特点：
1 扩容能力（Scalable）：能可靠地（reliably）存储和处理千兆字节（PB）数据。
2 成本低（Economical）：可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据。这些服务器群总计可达数千个节点。
3 高效率（Efficient）：通过分发数据，hadoop可以在数据所在的节点上并行地（parallel）处理它们，这使得处理非常的快速。
4 可靠性（Reliable）：hadoop能自动地维护数据的多份复制，并且在任务失败后能自动地重新部署（redeploy）计算任务。
Hadoop主要子项目
Hadoop包含一系列相关的子项目，这些项目都隶属于Apache软件基金会（ASF）。ASF为这些开源社区项目提供支持。Hadoop里最著名的是MapReduce和分布式文件系统（HDFS），其他的子系统提供了一些附加功能，或者在core上增加了一些高级的抽象。
MapReduce： 分布式数据处理模式和执行行环境，运行于大型商用机集群。
HDFS： 前身是NDFS，分布式文件系统，运行于大型商用机集群。
Core： 一系列分布式文件系统和通用I/O的组件和接口（序列化、java RPC和持久化数据结构）。
Avro： 一种提供高效、跨语言RPC的数据序列系统，持久化数据存储。
Pig： 一种数据流语言和运行环境，用以检索非常大的数据集。Pig运行在MapReduce和HDFS的集群上。
Hbase： 一个分布式的，列存储数据库，使用HDFS作为底层存储，同时支持MapReduce的批量式计算和点查询。
Zookeeper： 一个分布式的、高可用的协调服务。Zookeeper提供分布式锁之类的基本服务用于构建分布式应用。
Hive： 分布式数据仓库。Hive管理HDFS中存储的数据，并提供基于SQL的查询语言用以查询数据。
Chukwa： 分布式数据收集和分析系统，运行HDFS中存储数据的收集器，使用MapReduce来生成报告。
Hadoop大记事
2004年-- 最初的版本(现在称为HDFS和MapReduce)由Doug Cutting和Mike Cafarella开始实施。
2005年12月-- Nutch移植到新的框架，Hadoop在20个节点上稳定运行。
2006年1月-- Doug Cutting加入雅虎。
2006年2月-- Apache Hadoop项目正式启动以支持MapReduce和HDFS的独立发展。
2006年2月-- 雅虎的网格计算团队采用Hadoop。
2006年4月-- 标准排序(10 GB每个节点)在188个节点上运行47.9个小时。
2006年5月-- 雅虎建立了一个300个节点的Hadoop研究集群。
2006年5月-- 标准排序在500个节点上运行42个小时(硬件配置比4月的更好)。
06年11月-- 研究集群增加到600个节点。
06年12月-- 标准排序在20个节点上运行1.8个小时，100个节点3.3小时，500个节点5.2小时，900个节点7.8个小时。
07年1月-- 研究集群到达900个节点。
07年4月-- 研究集群达到两个1000个节点的集群。
08年4月-- 赢得世界最快1 TB数据排序在900个节点上用时209秒。
08年10月-- 研究集群每天装载10 TB的数据。
09年3月-- 17个集群总共24 000台机器。
09年4月-- 赢得每分钟排序，59秒内排序500 GB(在1400个节点上)和173分钟内排序100 TB数据(在3400个节点上)。