1) Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。

2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。

3）广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。

1) Lucene框架是Doug Cutting开创的开源软件，用Java书写代码，实现与Google类似的全文搜索功能，它提供了全文检索引擎的架构，包括完整的查询引擎和索引引擎。

Hadoop创始人Doug Cutting

2) 2001年年底Lucene成为Apache基金会的一个子项目。

3）对于海量数据的场景，Lucene面对与Google同样的困难，存储数据困难，检索速度慢。4）学习和模仿Google解决这些问题的办法︰微型版Nutch。

5）可以说Google是Hadoop的思想之源(Google在大数据方面的三篇论文)

GFS -->HDFS

Map-Reduce -—>MR

BigTable --->HBase

6) 2003-2004年，Google公开了部分GFS和MapReduce思想的细节，以此为基础Doug Cutting等人用了2年业余时间实现了DFS和MapReduce机制，使Nutch性能飙升。

7) 2005 年Hadoop 作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入Apache基金会。

8） 2006年3月份，Map-Reduce和Nutch Distributed File System (NDFS)分别被纳入到Hadoop项目中，Hadoop就此正式诞生，标志着大数据时代来临。

9)名字来源于Doug Cutting儿子的玩具大象。

Hadoop三大发行版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。

Apache版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。雷竞技raybet

Cloudera在大型互联网企业中用得较多。

Hortonworks文档较好。

1. Apache Hadoop

2. Cloudera Hadoop

（1）2008年成立的Cloudera是最早将Hadoop商用的公司，为合作伙伴提供Hadoop的商用解决方案，主要是包括支持、咨询服务、培训。

（2）2009年Hadoop的创始人Doug Cutting也加盟Cloudera公司。Cloudera产品主要为CDH，Cloudera Manager，Cloudera Support

（3）CDH是Cloudera的Hadoop发行版，完全开源，比Apache Hadoop在兼容性，安全性，稳定性上有所增强。

（4）Cloudera Manager是集群的软件分发及管理监控平台，可以在几个小时内部署好一个Hadoop集群，并对集群的节点及服务进行实时监控。Cloudera Support即是对Hadoop的技术支持。

（5）Cloudera的标价为每年每个节点4000美元。Cloudera开发并贡献了可实时处理大数据的Impala项目。

3. Hortonworks Hadoop

官网地址：https://hortonworks.com/products/data-center/hdp/raybet官网

下载地址：https://hortonworks.com/downloads/#data-platform

（1）2011年成立的Hortonworks是雅虎与硅谷风投公司Benchmark Capital合资组建raybet登录。

（2）公司成立之初就吸纳了大约25名至30名专门研究Hadoop的雅虎工程师，上述工程师均在2005年开始协助雅虎开发Hadoop，贡献了Hadoop80%的代码。

（3）雅虎工程副总裁、雅虎Hadoop开发团队负责人Eric Baldeschwieler出任Hortonworks的首席执行官。

（4）Hortonworks的主打产品是Hortonworks Data Platform（HDP），也同样是100%开源的产品，HDP除常见的项目外还包括了Ambari，一款开源的安装和管理系统。

（5）HCatalog，一个元数据管理系统，HCatalog现已集成到Facebook开源的Hive中。Hortonworks的Stinger开创性的极大地优化了Hive项目。Hortonworks为入门提供了一个非常好的，易于使用的沙盒。

（6）Hortonworks开发了很多增强特性并提交至核心主干，这使得Apache Hadoop能够在包括Window Server和Windows Azure在内的Microsoft Windows平台上本地运行。定价以集群为基础，每10个节点每年为12500美元。

1)高可靠性:Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。

2）高扩展性:在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。

3）高效性:在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。

4)高容错性:能够自动将失败的任务重新分配。

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