Hadoop体系架构简介

　　今天跟一个朋友在讨论hadoop体系架构，从当下流行的Hadoop+HDFS+MapReduce+Hbase+Pig+Hive+Spark+Storm开始一直讲到HDFS的底层实现，MapReduce的模型计算，到一个云盘如何实现，再到Google分布式史上那最伟大的三篇文章。

　　这几个名词刚问到初学者的时候肯定会一脸懵逼包括我自己，整个Hadoop家族成员很多，“势力”很庞大，下面画个图，简单概括下。

到这里本文内容已结束，下文是摘自网络上一些比较经典或者浅显易懂的相关文字，有兴趣的继续往下看。对初学者来说，如果上图能大概看懂，那下面的内容能更有利于你理解。

Google的分布式计算三驾马车：

Hadoop的创始源头在于当年Google发布的3篇文章，被称为Google的分布式计算三驾马车。

Google File System（中文，英文）用来解决数据存储的问题，采用N多台廉价的电脑，使用冗余（也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上）的方式，来取得读写速度与数据安全并存的结果。

Map-Reduce说穿了就是函数式编程，把所有的操作都分成两类，map与reduce，map用来将数据分成多份，分开处理，reduce将处理后的结果进行归并，得到最终的结果。但是在其中解决了容错性的问题。

BigTable是在分布式系统上存储结构化数据的一个解决方案，解决了巨大的Table的管理、负载均衡的问题。

Doug Cutting：

Doug Cutting之前是一个非常有名的开源社区的人，创造了nutch与lucene（现在都是在Apache基金会下面的），nutch之前就实现了一个分布式的爬虫抓取系统。等Google的三驾马车发布后，Doug Cutting一看，挖靠这么厉害的技术，于是就实现了一个DFS(distributed file system)与Map-Reduce（大牛风范啊），集成进了Nutch，作为Nutch的一个子项目存在。那时，是2004年左右。

在互联网这个领域一直有这样的说法：

“如果老二无法战胜老大，那么就把老大赖以生存的东西开源吧”

当年与Google还是处在强烈竞争关系的Yahoo!于是招了Doug兄进来，把老大赖以生存的DFS与Map-Reduce开源了。开始了Hadoop的童年时期。差不多在2008年的时候，Hadoop才算逐渐成熟。

GFS+MapReduce+Bigtable之间的关系：

知乎上有个回答的很形象：

Hadoop是很多组件的集合，主要包括但不限于MapReduce，HDFS，HBase，ZooKeeper。MapReduce模仿了Google MapReduce，HDFS模仿了Google File System，HBase模仿了Google BigTable，ZooKeeper或多或少模仿了Google Chubby（没有前3个出名），所以下文就只提MapReduce、HDFS、HBase、ZooKeeper吧。

简单来讲，

HDFS和HBase是依靠外存（即硬盘）的分布式文件存储实现和分布式表存储实现。HDFS是一个分布式的“云存储”文件系统，它会把一个文件分块并分别保存，取用时分别再取出、合并。重要的是，这些分块通常会在3个节点（即集群内的服务器）上各有1个备份，因此即使出现少数节点的失效（如硬盘损坏、掉电等），文件也不会失效。如果说HDFS是文件级别的存储，那HBase则是表级别的存储。HBase是表模型，但比SQL数据库的表要简单的多，没有连接、聚集等功能。HBase的表是物理存储到HDFS的，比如把一个表分成4个HDFS文件并存储。由于HDFS级会做备份，所以HBase级不再备份。
MapReduce则是一个计算模型，而不是存储模型；MapReduce通常与HDFS紧密配合。举个例子：假设你的手机通话信息保存在一个HDFS的文件callList.txt中，你想找到你与同事A的所有通话记录并排序。因为HDFS会把callLst.txt分成几块分别存，比如说5块，那么对应的Map过程就是找到这5块所在的5个节点，让它们分别找自己存的那块中关于同事A的通话记录，对应的Reduce过程就是把5个节点过滤后的通话记录合并在一块并按时间排序。MapReduce的计算模型通常把HDFS作为数据来源，很少会用到其它数据来源比如HBase。
ZooKeeper本身是一个非常牢靠的记事本，用于记录一些概要信息。Hadoop依靠这个记事本来记录当前哪些节点正在用，哪些已掉线，哪些是备用等，以此来管理机群。

相比较而言，

Storm本身主要是一个分布式环境下的实时数据计算模型，没有外存存储部分。Storm的应用场景是，数据来的特别快、并且要求随来随处理。比如Twitter服务器自身每秒收到来自全世界的推能达几千条，并且要求收到后还需立即索引，以供查询。这用传统的方法乃至Hadoop都是比较难的，因为外存的使用会带来较大的延迟，这时可以用Storm。Storm节点对内存中的数据进行操作，然后流出数据到下一个节点，以此来维系节点间的协作、达到高速协同处理。
Storm有一个总的控制节点Nimbus来与ZooKeeper交流、进行集群管理。
Storm还没有做到数据备份，这是它的不足（2013年Update: 较新的Storm已引入了类事务的概念，会有重做的操作来保证数据的处理）。

所以，Hadoop和Storm都是分布式环境下的计算平台，不过前者依赖外存，适应批处理情形，后者依赖内存，适应实时处理、超低延迟、无需大量存储数据情形。前类出现的时间较早（03年GFS的论文），后类出现的时间较晚（10年Yahoo! S4的论文）。我不大赞同“Storm改进了Hadoop的缺点”的说法——这种说法有点像“轮船改进了汽车的哪些缺点”——因为它们本身即不太同类。Storm和Hadoop有很多相似也有很多区别，适用的场景是不一样的，主要取决于使用者自己的需求。

*上面很多叙述方法是为了读者的更好理解，不尽完全准确，比如HBase是有内存缓冲机制的，并非只依赖外存，再比如Nimbus实质上是某个节点上的守护进程，而非节点本身。

大数据技术领域：