Hadoop概论
Hadoop的定义
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。Hadoop实现了一个分布式文件系统（ Distributed File System），其中一个组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算 。(百度百科)
Hadoop的诞生
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。2006
Cloudera 内部集成了很多大数据框架，对应产品 CDH。2008
Hortonworks 文档较好，对应产品 HDP。2011
Hortonworks 现在已经被 Cloudera 公司收购，推出新的品牌 CDP。 2018
2021宣布所有版本收费
Hadoop的地位
由此可见，Hadoop位于整个大数据生态圈的最底层，是学习整个大数据框架的关键。
Hadoop的技术架构
现版本为3.x.x，其技术架构和2.0相同。
主要技术框架：
Hadoop Distributed File System，简称 HDFS，是一个分布式文件系统。 用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。
MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于 Hadoop 的数据分析应用”的核心框架。
Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而 MapReduce 等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。
Hadoop特点
参考链接：https://blog.csdn.net/qq_42937522/article/details/121016314
