1. 发展简要

Hadoop包含了HDFS（用于分布式储存）和Map-Reduce（用于并行计算）。Hadoop主要分为两个大版本，1.0和2.0

1.0版本

• Map-Reduce不仅负责并行计算，还用来整合底层CPU、内存等资源，把计算内容分配到这些资源上去。这种框架导致了Map-Reduce需要管理的太多，运行效率低下
• HDFS可扩展性不够好，且只有一个NameNode，单点失效后，整个系统都会不可用

2.0版本

• 将Map-Reduce的资源调度管理部分专门抽离，做成了Yarn，而Map-Reduce只负责并行计算的部分。同时Yarn还可以支持其它并行计算的框架，如Storm（流计算）和Spark（同样运用了Map-Reduce思想，但主要是将计算放在内存中，不同MapReduce在硬盘中，速度更快）
• HDFS引入NameNode Federation（多个NameNode共同管理数据）和High Avalability（对NameNode做热备份，保证容灾）

2. Hadoop项目结构

• Tez会将MapReduce作业进行分析优化，并构建一个有向无环图，提高任务处理效率
• 因MapReduce的计算是在硬盘中，所以现在主要进行一些实时性不高的离线计算和大量数据的批处理
• Hive将SQL语句转化为MapReduce作业，方便使用。主要提供批量处理
• Pig提供流数据处理

Hive和Pig是构建于MapReduce上的，因MapReduce虽然已经封装屏蔽了很多复杂操作，但是其编程仍然复杂。一个简单的作业需要编写较多内容

• Hbase支持随机和实时读写的非关系型数据库，NoSQL
• Sqoop将以前的关系数据库中的数据快速导入到HDFS和Hbase这些里面

1) HDFS

HDFS: Hadoop Distributed File System

2) HBase

HBase：Hadoop DataBase
主要用于存储非结构化和半结构化的松散数据

1. 因Hadoop主要用于解决大规模数据离线批量处理，而无法满足大数据实时处理的需求。
2. 传统关系型数据库扩展能力有限，难以应对大规模数据存储要求
3. 大数据背景下，数据零散且价值密度小，导致很多数据结构会经常性变化，而关系数据库的结构模式一旦确定后变更较难，甚至需要暂停整个数据库来完成变更操作

以上原因以及其他，促使了HBase的诞生

与关系数据库比较

1. 数据类型：关系数据库采用非常经典的关系数据模型，具备text、LongText、char等，而HBase中只有一种数据类型（Bytes），所有数据均储存为未经解释的字符串
2. 数据操作：关系数据库中的操作很多，如查询、更新、删除等
3. 存储模式：关系数据库是基于行模式储存，HBase基于列模式
4. 数据索引：关系数据库大于大规模（涉及多表）查询时，需要构建出非常复杂的索引。HBase中的数据经常就存储在一张表中，所以在查询时无需跨表，查询速度快
5. 数据维护：关系数据在进行数据更新操作时，实际上旧的值会被新的值覆盖掉。而HBase中的所有值都会被存储，只有超过了设定的超时时间后，旧的数据才会被自动清除
6. 可伸缩性：关系数据水平很难扩展，只能在纵向扩展。而HBase中的数据可以水平扩展