前言
在当今大数据时代，回顾技术发展历程，Hadoop作为一项具有里程碑意义的开源项目，在大数据存储和处理领域曾一度占据主导地位。诞生于2005年的Apache Hadoop，以其独特的分布式文件系统（HDFS）和高效的并行计算框架（MapReduce），为海量数据的高效存储、管理和分析提供了有力支持。
时至今日，当我们重新审视Hadoop这一经典组件时，有必要对其核心技术架构、功能特点以及在现代数据处理体系中的角色变化进行全面梳理，以便更好地理解其历史贡献及未来可能的发展方向。
发展历史
2004年，Doug Cutting受到Google发表的GFS（Google File System）和MapReduce论文启发，开始了Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架的初步研发工作。
- 2005年底，Hadoop作为一个独立项目从Nutch中剥离出来，并在Apache软件基金会成为顶级项目。
- 同年，Hadoop在20个节点上稳定运行，展现出处理大规模数据的能力。
Hadoop的第一个稳定版于2011年发布，形成了以HDFS和MapReduce为核心的Hadoop 1.0版本。
随着Hadoop的发展，为了提高资源利用率和兼容更多的计算框架，Apache推出了Hadoop 2.0，引入了全新的资源管理器YARN（Yet Another Resource Negotiator），实现了更灵活的多租户和多种计算框架共存的架构。
之后几年间，围绕Hadoop形成了庞大的生态系统，包括Pig、Hive、HBase、ZooKeeper、Sqoop、Oozie等多种组件和服务，这些工具和服务极大地丰富了Hadoop的应用场景和能力范围。
生态介绍
这个生态最早被称作动物园：
Hadoop生态之所以被称为"动物园"，是因为在其发展早期，围绕Hadoop形成了一个包含众多以动物名称命名的项目和组件的生态系统。这些项目通常都有各自的动物图标，比如Hadoop本身（大象）、Hive（蜂巢）、Pig（猪）、HBase（海狸）、ZooKeeper（动物园管理员）、Flume（鹈鹕）、Chukwa（鹤）、Avro（鸟）、Kafka（猿猴）、Mahout（大象训练师，后来不再沿用动物名但最初也是）等等。
主要特性
- 资源利用率高，共享集群模式通过多种框架共享数据和硬件资源，减小数据移动成本；
- 运维成本低，共享模式少数管理员即可完成多个框架的统一管理；
- 良好的扩展性，可通过添加机器达到线性扩展集群能力的目的；
- 高容错性，计算迁移或数据迁移等策略提高集群的可用性与容错性；
- 易于编程，简化分布式程序设计提高开发效率。
- YARN基于标签的调度解决的核心需求是实现部分资源的完全隔离，以及由此基础之上的各个资源池之间的资源互助，最终达到隔离并且弹性的计算形态。其作用是划分集群、指定标签资源百分比，分配给队列。
应用场景
• 数据密集型 并行计算 ：数据量极大，但是计算相对简单的 并行处理 ，例如大规模 Web 信息搜索
• 计算密集型并行计算 ：数据量相对不是很大，但是计算较为复杂的并行计算，例如气象预报，科学计算
• 数据密集与计算密集混合型的 并行计算