Hadoop предназначен для масштабирования от отдельных серверов до тысяч машин, каждая из которых обеспечивает локальные вычисления и хранилище.
Фреймворк Hadoop был создан Дагом Каттингом и Майком Кафареллой в 2005 году.
Первоначально этот фреймворк был разработан для поддержки распространения проекта Nutch Search Engine построения поисковых систем.
Даг, который в то время работал в Yahoo, а сейчас является главным архитектором в Cloudera, назвал этот проект в честь слона своего сына.
Его сын назвал своего игрушечного слона Hadoop, и Даг использовал это имя, чтобы так назвать свой проект.
Давайте посмотрим, что делает фреймворк Hadoop таким интересным, масштабируемым и удобным в использовании.
Hadoop начинался как простая среда пакетной обработки.
Идея, лежащая в основе Hadoop, заключается в том, что вместо перемещения данных в вычисления мы переносим вычисления в данные.
И в основе системы Hadoop лежит масштабируемость.
Все модули в Hadoop разработаны с фундаментальным предположением о том, что аппаратное обеспечение рано или поздно выходит из строя.
То есть предположением, что отдельная машина или стойка машин, или большой кластер или суперкомпьютер, все они в какой-то момент выйдут из строя, или некоторые их компоненты выйдут из строя.
И компоненты Apache Hadoop – MapReduce и HDFS изначально были созданы на основе Google MapReduce и файловой системы Google.
Еще одна очень интересная вещь, которую приносит Hadoop, – это новый подход к данным.
Новый подход заключается в том, что мы можем сохранить все данные, которые у нас есть, и мы можем взять эти данные и читать данные, создавая схему, во время чтения.
Вместо того, чтобы тратить время на создание схемы, пытаясь подогнать данные к схеме, которую мы создали заранее, мы сохраняем все данные в приблизительном формате, а затем проецируем их в схему на лету, пока мы эти данные читаем.
Фреймворк Apache Hadoop содержит четыре основных компонента.
Это Hadoop Common, распределенная файловая система Hadoop или HDFS, Hadoop MapReduce и Hadoop YARN.
Hadoop Common содержит библиотеки и утилиты, необходимые для других модулей Hadoop.
Распределенная файловая система Hadoop хранит данные на обычном компьютере, обеспечивая очень высокую совокупную пропускную способность по всему кластеру компьютеров.
Hadoop YARN – это платформа управления ресурсами, которая отвечает за управление вычислительными ресурсами в кластере и их использование в при планировании пользователей и приложений.
И Hadoop MapReduce – это модель программирования, которая масштабирует данные по множеству процессов.
И все модули фреймворка Hadoop разработаны с фундаментальным предположением, что аппаратное обеспечение выходит из строя.
Если вы посмотрите на HDFS, YARN, MapReduce и всю платформу в целом, она состоит из многочисленных приложений, и каждое из этих приложений создано с учетом этого предположения.
У нас есть различные приложения, такие как Apache PIG, Apache Hive, HBase и другие.
И для конечного пользователя, через Java-код MapReduce, он может получить доступ к любому из этих приложений.
И мы можем строить различного вида системы из этих приложений.
Проекты Apache PIG и Apache Hive предоставляют интерфейсы высокого уровня, обеспечивая доступ к данным через пользовательский интерфейс.
Сам фреймворк Hadoop в основном написан на языке программирования Java и проект также содержит несколько приложений на нативном языке C и утилиты командной строки.
Теперь, давайте немного поговорим о распределенной файловой системе Hadoop.
Что такое HDFS по своей сути?
Это распределенная, масштабируемая и переносимая файловая система, написанная на Java для поддержки фреймворка Hadoop.
Каждый Hadoop кластер обычно состоит из одного узла Namenode и кластера узлов Datanode, которые и формируют этот кластер.
И каждая система HDFS хранит большие файлы, как правило, в диапазоне от гигабайтов до терабайтов.
И надежность системы HDFS достигается путем репликации многочисленных хостов.
Также файловая система HTFS поддерживает так называемый вторичный узел NameNote, который регулярно подключается к первичному узлу NameNote и создает снимки его состояния, запоминая, что система сохраняет в локальных и удаленных каталогах.
В каждой системе, основанной на Hadoop, содержится какая-то версия движка MapReduce.
Типичный движок MapReduce содержит средство отслеживания работы, в которое клиентские приложения могут отправлять задания MapReduce.
И этот трекер работы передает задачи всем доступным