2、探索 Hadoop：从基础到 2.0 版本的变革

探索 Hadoop：从基础到 2.0 版本的变革

1. 版本选择说明

Hadoop 版本发展历程中，Hadoop 1 的版本历史较为复杂，0.2x 范围存在多个分支，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 的版本情况相对清晰。Hadoop 2.0 有 alpha 和 beta 版本，期间引入了一些不兼容的更改，尤其是在 beta 版到最终发布阶段进行了主要的 API 稳定工作。

Hadoop 2.2.0 是 Hadoop 2 代码库的首个通用可用性（GA）版本，其接口稳定且向前兼容。因此，建议在开发和生产部署 Hadoop 2 工作负载时使用基于 Hadoop 2.2 或更高版本。

2. Hadoop 的背景

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。一些商业数据库在特定且昂贵的硬件设置下可以扩展到该级别，但所需的专业知识和资本支出使得只有大型组织能够采用。或者，也可以构建针对特定问题的自定义系统，但这同样面临专业知识和成本问题，并且存在前沿系统固有的风险。

随着生成大型数据集的能力变得普遍，处理这些数据的需求也随之增加。为了使数据处理系统更适合小公司，需要进行重大架构更改。首要的是减少系统的前期资本支出，即不使用高端硬件或昂贵的软件许可证。从高端硬件转向大量低端服务器是降低新系统硬件成本的最快方法，但这也意味着在弹性和容错能力方面的降低，这些责任需要由软件层承担。

2003 年和 2004 年，Google 发布了关于 Google 文件系统（GFS）和 MapReduce 的学术论文，为大规模数据处理提供了高效平台。他们利用大量商用