apache hadoop官网 apache hadoop发布的版本

很多朋友对于apache和hadoop发布的版本不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

Hadoop基础是属于哪个专业需要学习的

Hadoop技术作为大数据的核心技术之一，其开源性深受人们的追捧，纷纷想学习Hadoop技术，小编也是看到了大数据良好的就业前景，受到了高薪资诱惑，要了一份Hadoop的视频教程，目前在学习中。

在Hadoop的视频教程中，老师讲解的通俗易懂，很多复杂的技术点都被化解了，而且视频都很简短，学起来不会出现学习的疲劳感，学习效率也是很高的。里面有很多专业内容讲的也是很详细，很值得每一位学生学习，可以分享给大家。

在学习之前，你还需要了解一下Hadoop的一些基本技术知识。

Hadoop作为新一代的架构和技术，因为有利于并行分布处理“大数据”而备受重视。

ApacheHadoop是一个用java语言实验的软件框架。在由大量技术即促成的集群中运行海量数据的分布式计算，他可以让应用程序支持上千个节点和PB级别的数据。Hadoop是项目的总称，主要是由分布式存储（HDFS）、分布式计算（MapReduce）等组成。

Hadoop的框架核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。HDFS是一个分布式文件系统，具有低成本、高可靠性性、高吞吐量的特点。MapReduce是一个变成模型和软件框架。

Hadoop是一个开源的大数据分析软件，或者说编程模式。它是通过分布式的方式处理大数据的，因为开源的原因现在很多的企业或多或少的在运用hadoop的技术来解决一些大数据的问题，在数据仓库方面hadoop是非常强大的。

优点：

可扩展：不论是存储的可扩展还是计算的可扩展都是Hadoop的设计根本。

经济：框架可以运行在任何普通的PC上。

可靠：分布式文件系统的备份恢复记住以及MapReduce的任务监控保证了分布式处理的可靠性。

高效：分布式文件系统的高效数据交互实现以及MapReduce结合LocalData处理的模式，为高效处理海量信息做了基础准备。

hadoop是哪个公司研发的

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。

用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

于2006年2月，成为一套完整而独立的软件，并被命名为Hadoop。到了2008年年初，hadoop已成为Apache的顶级项目，包含众多子项目，被应用到包括Yahoo在内的很多互联网公司

2019年，Hadoop还是数据处理的可选方案吗

2019年，对于大的互联网公司来说，已经渐渐开始不用Hadoop的MapReduce计算框架，不过对于一些小公司，还是会使用Hadoop作为数据处理的一种方案。

Hadoop自2006年开源以来，最初来源谷歌的两篇文章，GFS和MapReduce。到现在还有很多互联网公司进行使用。不过由于大的互联网公司强大的自己研发实力，已经慢慢开始弃用Hadoop，转而开始通过自研来解决公司的大数据计算场景。

大公司为什么开始弃用HadoopMapReduce?

Hadoop整体包含三个模块：MapReduce、HDFS、Yarn。MapReduce是Hadoop的分布式计算框架，在对大数据文件进行数据处理的，会先对文件进行分片，每一个都是一个人Map任务，所以一个大文件，会有多个Map任务同时处理，每个Map任务只处理部分数据：

虽然HadoopMapReduce计算框架分布式并行的处理数据，但是有一个问题就是，在进行数据Shuffle的时候，数据会临时存储在磁盘上，由于磁盘IO方面比较慢，有时候一个MapReduce任务可能运行好几个小时。Shuffle的含义就是数据从Map任务段到Reduce任务段的过程。

大型互联网公司，由于数据量非常巨大，同时业务场景有非常复杂，不可能接受一个任务跑几个小时的。所以一些互联网公司开始使用Spark计算框架来代替HadoopMapReduce，比如头条。阿里的话，开始通过自研来解决这个问题，比如自研了MaxCompute框架、伏羲分布式调度、盘古分布式文件存储等。

小公司为什么继续使用Hadoop作为数据处理方案？

小型互联网公司有两个特点，一个是公司业务场景没有那么复杂，另一个是数据体量不大。所以在技术选型时，不过要求特别复杂，只要能够满足业务场景即可。所以很多小公司在大数据技术选型时，都会使用Hadoop来作为大数据计算框架。

使用Hadoop作为数据处理方案，还有一个好处就是，便于统一管理和运维，小公司人员比较少，一般都是一个人负责集群的搭建、运维、维护等。Hadoop包含了计算、存储、资源管理，对于小公司来说，也已经够使用了。

总结

HadoopMapReduce计算框架在大数据场景下，由于计算时间比较长，目前在互联网公司慢慢被取代或者启用了，很多公司开始使用别的计算框架，比如Spark。不过对于小型互联网公司来说，一个是为了降低成本，二个是为了统一的维护和管理，在加上数据量比较小，所以还是会继续使用Hadoop作为公司的大数据处理方案。

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什么是Hadoop分布式文件系统

分布式文件系统（DistributedFileSystem）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。Hadoop是Apache软件基金会所研发的开放源码并行运算编程工具和分散式档案系统，与MapReduce和Google档案系统的概念类似。HDFS（Hadoop分布式文件系统）是其中的一部分。