Hadoop 是一个开源的可运行于大规模集群上的分布式并行编程框架，由于分布式存储对于分布式编程来说是必不可少的，这个框架中还包含了一个分布式文件系统 HDFS( Hadoop Distributed File System )。也许到目前为止，Hadoop 还不是那么广为人知，其最新的版本号也仅仅是 0.16，距离 1.0 似乎都还有很长的一段距离，但提及 Hadoop 一脉相承的另外两个开源项目 Nutch 和 Lucene ( 三者的创始人都是 Doug Cutting ),那绝对是大名鼎鼎。Lucene 是一个用 Java 开发的开源高性能全文检索工具包，它不是一个完整的应用程序，而是一套简单易用的 API 。在全世界范围内，已有无数的软件系统，Web 网站基于 Lucene 实现了全文检索功能，后来 Doug Cutting 又开创了第一个开源的 Web 搜索引擎(http://www.nutch.org) Nutch, 它在 Lucene 的基础上增加了网络爬虫和一些和 Web 相关的功能，一些解析各类文档格式的插件等，此外，Nutch 中还包含了一个分布式文件系统用于存储数据。从 Nutch 0.8.0 版本之后，Doug Cutting 把 Nutch 中的分布式文件系统以及实现 MapReduce 算法的代码独立出来形成了一个新的开源项 Hadoop。Nutch 也演化为基于 Lucene 全文检索以及 Hadoop 分布式计算平台的一个开源搜索引擎。
基于 Hadoop,你可以轻松地编写可处理海量数据的分布式并行程序，并将其运行于由成百上千个结点组成的大规模计算机集群上。从目前的情况来看，Hadoop 注定会有一个辉煌的未来："云计算"是目前灸手可热的技术名词，全球各大 IT 公司都在投资和推广这种新一代的计算模式，而 Hadoop 又被其中几家主要的公司用作其"云计算"环境中的重要基础软件，如:雅虎正在借助 Hadoop 开源平台的力量对抗 Google, 除了资助 Hadoop 开发团队外，还在开发基于 Hadoop 的开源项目 Pig, 这是一个专注于海量数据集分析的分布式计算程序。Amazon 公司基于 Hadoop 推出了 Amazon S3 ( Amazon Simple Storage Service )，提供可靠，快速，可扩展的网络存储服务，以及一个商用的云计算平台 Amazon EC2 ( Amazon Elastic Compute Cloud )。在 IBM 公司的云计算项目--"蓝云计划"中，Hadoop 也是其中重要的基础软件。Google 正在跟IBM合作，共同推广基于 Hadoop 的云计算。
诸多优点
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：
⒈高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
⒉高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
⒊高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
⒋高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。
开源实现
Hadoop是项目的总称，起源于作者儿子的一只玩具大象的名字。主要是由HDFS、MapReduce和Hbase组成。
HDFS是Google File System（GFS）的开源实现。
MapReduce是Google MapReduce的开源实现。
HBase是Google BigTable的开源实现。
这个分布式框架很有创造性，而且有极大的扩展性，使得Google在系统吞吐量上有很大的竞争力。因此Apache基金会用Java实现了一个开源版本，支持Fedora、Ubuntu等Linux平台。雅虎和硅谷风险投资公司Benchmark Capital 6月28日联合宣布，他们将联合成立一家名为Hortonworks的新公司，接管被广泛应用的数据分析软件Hadoop的开发工作。
Hadoop实现了HDFS文件系统和MapRecue。用户只要继承MapReduceBase，提供分别实现Map和Reduce的两个类，并注册Job即可自动分布式运行。
Hadoop主要子项目
Hadoop Common: 在0.20及以前的版本中，包含HDFS、MapReduce和其他项目公共内容，从0.21开始HDFS和MapReduce被分离为独立的子项目，其余内容为Hadoop Common
HDFS: Hadoop 分布式文件系统(Distributed File System) － HDFS (Hadoop Distributed File System)
MapReduce：并行计算框架，0.20前使用 org.apache.hadoop.mapred 旧接口，0.20版本开始引入org.apache.hadoop.mapreduce的新API
HBase: 类似Google BigTable的分布式NoSQL列数据库。（HBase 和 Avro已经于2010年5月成为顶级 Apache 项目）
Hive：数据仓库工具，由Facebook贡献。
Zookeeper：分布式锁设施，提供类似Google Chubby的功能，由Facebook贡献。
Avro：新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制。
hadoop架构
Hadoop 有许多元素构成。其最底部是 Hadoop Distributed File System（HDFS），
它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS（对于本文）的上一层是 MapReduce 引擎，该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 组成。
HDFS
对外部客户机而言，HDFS 就像一个传统的分级文件系统。可以创建、删除、移动或重命名文件，等等。但是 HDFS 的架构是基于一组特定的节点构建的（参见图 1），这是由它自身的特点决定的。这些节点包括 NameNode（仅一个），它在 HDFS 内部提供元数据服务；DataNode，它为 HDFS 提供存储块。由于仅存在一个 NameNode，因此这是 HDFS 的一个缺点（单点失败）。
存储在 HDFS 中的文件被分成块，然后将这些块复制到多个计算机中（DataNode）。这与传统的 RAID 架构大不相同。块的大小（通常为 64MB）和复制的块数量在创建文件时由客户机决定。NameNode 可以控制所有文件操作。HDFS 内部的所有通信都基于标准的 TCP/IP 协议。
NameNode
NameNode 是一个通常在 HDFS 实例中的单独机器上运行的软件。它负责管理文件系统名称空间和控制外部客户机的访问。NameNode 决定是否将文件映射到 DataNode 上的复制块上。对于最常见的 3 个复制块，第一个复制块存储在同一机架的不同节点上，最后一个复制块存储在不同机架的某个节点上。注意，这里需要您了解集群架构。
实际的 I/O 事务并没有经过 NameNode，只有表示 DataNode 和块的文件映射的元数据经过 NameNode。当外部客户机发送请求要求创建文件时，NameNode 会以块标识和该块的第一个副本的 DataNode IP 地址作为响应。这个 NameNode 还会通知其他将要接收该块的副本的 DataNode。
NameNode 在一个称为 FsImage 的文件中存储所有关于文件系统名称空间的信息。这个文件和一个包含所有事务的记录文件（这里是 EditLog）将存储在 NameNode 的本地文件系统上。FsImage 和 EditLog 文件也需要复制副本，以防文件损坏或 NameNode 系统丢失。
DataNode
DataNode 也是一个通常在 HDFS 实例中的单独机器上运行的软件。Hadoop 集群包含一个 NameNode 和大量 DataNode。DataNode 通常以机架的形式组织，机架通过一个交换机将所有系统连接起来。Hadoop 的一个假设是：机架内部节点之间的传输速度快于机架间节点的传输速度。
DataNode 响应来自 HDFS 客户机的读写请求。它们还响应创建、删除和复制来自 NameNode 的块的命令。NameNode 依赖来自每个 DataNode 的定期心跳（heartbeat）消息。每条消息都包含一个块报告，NameNode 可以根据这个报告验证块映射和其他文件系统元数据。如果 DataNode 不能发送心跳消息，NameNode 将采取修复措施，重新复制在该节点上丢失的块。
文件操作
可见，HDFS 并不是一个万能的文件系统。它的主要目的是支持以流的形式访问写入的大型文件。如果客户机想将文件写到 HDFS 上，首先需要将该文件缓存到本地的临时存储。如果缓存的数据大于所需的 HDFS 块大小，创建文件的请求将发送给 NameNode。NameNode 将以 DataNode 标识和目标块响应客户机。同时也通知将要保存文件块副本的 DataNode。当客户机开始将临时文件发送给第一个 DataNode 时，将立即通过管道方式将块内容转发给副本 DataNode。客户机也负责创建保存在相同 HDFS 名称空间中的校验和（checksum）文件。在最后的文件块发送之后，NameNode 将文件创建提交到它的持久化元数据存储（在 EditLog 和 FsImage 文件）。
Linux 集群
Hadoop 框架可在单一的 Linux 平台上使用（开发和调试时），但是使用存放在机架上的商业服务器才能发挥它的力量。这些机架组成一个 Hadoop 集群。它通过集群拓扑知识决定如何在整个集群中分配作业和文件。Hadoop 假定节点可能失败，因此采用本机方法处理单个计算机甚至所有机架的失败。