2、Hadoop 技术全解析：从基础到 2.0 架构升级

异步汪仔

于 2025-07-12 09:47:54 发布

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分类专栏：探索Hadoop 2的无限可能文章标签： Hadoop HDFS MapReduce

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Hadoop 技术全解析：从基础到 2.0 架构升级

1. 版本选择与背景概述

在大数据处理领域，Hadoop 是一个重要的技术。在版本选择上，Hadoop 1 的版本历史较为复杂，0.2x 系列有多个分支，导致 1.x 版本在某些情况下功能可能不如 0.23 版本。而 Hadoop 2 则相对清晰，2.2.0 是 Hadoop 2 代码库的首个通用版（GA）发布，其接口稳定且向前兼容，因此建议在开发和生产部署 Hadoop 2 工作负载时使用 2.2 或更高版本。

在“大数据”概念出现之前（大约十年前），处理数 TB 及以上规模的数据集选择有限。一些商业数据库虽可通过特定且昂贵的硬件设置扩展到该级别，但所需的专业知识和资本支出使只有大型组织能够承担。小型到中型公司既无力承担解决方案的成本，也没有如此大规模的数据需求。随着生成大量数据集的能力变得普遍，处理这些数据的需求也日益增长。为使数据处理系统更具成本效益，需要进行重大架构变革，减少前期资本支出，转向使用更多的低端服务器和商品硬件，将硬件故障处理责任交给软件层。

谷歌在 2003 年和 2004 年分别发布了关于 Google File System（GFS）和 MapReduce 的学术论文，为大规模数据处理提供了高效平台。与此同时，Doug Cutting 在开发 Nutch 开源网络爬虫，受谷歌论文启发，开始了这些谷歌理念的开源实现，Hadoop 应运而生，最初是 Lucene 的子项目，后成为 Apache 软件基金会的顶级项目。雅虎在 2006 年聘请了 Doug Cutting，成为 Hadoop 项目的重要支持者。