Hadoop--云计算的初级实现、通向未来的桥梁

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。

起源：Google的集群系统

Google的数据中心使用廉价的Linux PC机组成集群，在上面运行各种应用。即使是分布式开发的新手也可以迅速使用Google的基础设施。核心组件是3个：

1、GFS（Google File System）。一个分布式文件系统，隐藏下层负载均衡，冗余复制等细节，对上层程序提供一个统一的文件系统API接口。Google根据自己的需求对它 进行了特别优化，包括：超大文件的访问，读操作比例远超过写操作，PC机极易发生故障造成节点失效等。GFS把文件分成64MB的块，分布在集群的机器 上，使用Linux的文件系统存放。同时每块文件至少有3份以上的冗余。中心是一个Master节点，根据文件索引，找寻文件块。详见Google的工程 师发布的GFS论文。

2、MapReduce。Google发现大多数分布式运算可以抽象为MapReduce操 作。Map是把输入Input分解成中间的Key/Value对，Reduce把Key/Value合成最终输出Output。这两个函数由程序员提供给 系统，下层设施把Map和Reduce操作分布在集群上运行，并把结果存储在GFS上。

3、BigTable。一个大型的分布式数据库，这个数据库不是关系式的数据库。像它的名字一样，就是一个巨大的表格，用来存储结构化的数据。

以上三个设施Google均有论文发表。

开源实现

这个分布式框架很有创造性，而且有极大的扩展性，使得Google在系统吞吐量上有很大的竞争力。因此Apache基金会用Java实现了一个开源版 本，支持Fedora等Linux平台。目前Hadoop受到Yahoo的支持，有Yahoo员工长期工作在项目上，而且Yahoo内部也准备使用 Hadoop代替原来的基于FreeBSD的系统。
Hadoop实现了HDFS文件系统和MapRecue。目前版本是0.16。还不成熟，但是已经可以在2000个节点上运行。用户只要继承MapReduceBase，提供分别实现Map和Reduce的两个类，并注册Job即可自动分布式运行。

HDFS把节点分成两类：NameNode和DataNode。NameNode是唯一的，程序与之通信，然后从DataNode上存取文件。这些操作是透明的，与普通的文件系统API没有区别。
MapReduce则是JobTracker节点为主，分配工作以及负责和用户程序通信。

未来

目前这个项目还在进行中，还没有到达1.0版本，和Google系统的差距也非常大，但是进步非常快，值得关注。

另外，这是云计算（Cloud Computing）的初级阶段的实现，是通向未来的桥梁。