初探Hadoop：第一章概览

随着技术的发展，硬盘容量迅速增加，但数据传输速率的增长却相对缓慢。例如，自1990年以来，虽然硬盘容量已达到1TB的水平，但数据传输速度仅从4.4MB/s提升至约100MB/s。这意味着读取一个1TB硬盘上的数据至少需要2.5小时，而写入数据则需要更长时间。为了加速这一过程，可以通过并行读取多个硬盘来解决问题。假设拥有100个硬盘，每个硬盘存储1%的数据，那么并行读取可以在2分钟内完成全部数据的读取。

然而，这种方法也带来了一些新的挑战，包括硬件故障的处理和确保多节点计算任务的结果准确性等。为此，Hadoop提供了一个强大的解决方案——通过HDFS（Hadoop Distributed File System）实现数据的可靠存储，以及通过MapReduce框架实现高效的数据分析与处理。

HDFS通过数据冗余备份机制提高了系统的容错能力，而MapReduce则通过将数据处理任务分解为多个小任务并在不同的节点上并行执行，显著提升了处理效率。此外，MapReduce还具备自动检测并重试失败任务的功能，这得益于其无共享架构的设计，使得各计算任务之间相互独立，易于管理和监控。

MapReduce的设计目标包括：能够处理几分钟到几小时内完成的任务；适用于内部网络连接良好的数据中心环境；以及依赖于可靠且经过专门配置的硬件设备。这些目标确保了MapReduce能够在实际应用中发挥最佳性能。

随着时间的推移，Hadoop的性能得到了显著提升。例如，2006年至2009年间，Hadoop在不同规模的集群上进行的排序测试显示，其处理速度有了质的飞跃。特别是到了2008年4月，Hadoop在一个由910个节点组成的集群上，仅用不到3.5分钟就完成了1TB数据的排序，创造了当时的世界纪录。

除了技术性能外，Hadoop还广泛应用于各种大型项目中，如雅虎搜索引擎的构建。该搜索引擎由四个主要组件构成：网页抓取、网页链接图的构建、反向索引的创建以及用户查询的处理。这些组件的高效协作，离不开Hadoop提供的强大支持。

在最新的2.x版本中，Hadoop引入了多项重要改进，包括基于YARN的新版MapReduce (MRv2)、HDFS的联合命名空间管理和增强的高可用性功能。YARN作为一个通用的资源管理器，能够更好地支持多种类型的分布式应用程序；HDFS的联合管理则允许将命名空间分布到多个名称节点上，从而支持更大规模的数据集；而高可用性功能则通过启用Secondary NameNode来防止单点故障，进一步增强了系统的稳定性。