Hadoop

Hadoop由 Apache Software Foundation 公司於 2005 年秋天作為Lucene的子項目Nutch的一部分正式引入。它受到最先由 Google Lab 開發的 Map/Reduce 和 Google File System(GFS) 的啟發。

2006 年 3 月份，Map/Reduce 和 Nutch Distributed File System (NDFS) 分別被納入稱為 Hadoop 的項目中。

Hadoop 是最受歡迎的在 Internet 上對搜索關鍵字進行內容分類的工具，但它也可以解決許多要求極大伸縮性的問題。例如，如果您要 grep 一個 10TB 的巨型文件，會出現什麼情況？在傳統的系統上，這將需要很長的時間。但是 Hadoop 在設計時就考慮到這些問題，採用并行執行機制，因此能大大提高效率。

Hadoop原本來自於谷歌一款名為MapReduce的編程模型包。谷歌的MapReduce框架可以把一個應用程序分解為許多并行計算指令，跨大量的計算節點運行非常巨大的數據集。使用該框架的一個典型例子就是在網路數據上運行的搜索演演算法。Hadoop最初只與網頁索引有關，迅速發展成為分析大數據的領先平台。

目前有很多公司開始提供基於Hadoop的商業軟體、支持、服務以及培訓。Cloudera是一家美國的企業軟體公司，該公司在2008年開始提供基於Hadoop的軟體和服務。GoGrid是一家雲計算基礎設施公司，在2012年，該公司與Cloudera合作加速了企業採納基於Hadoop應用的步伐。Dataguise公司是一家數據安全公司，同樣在2012年該公司推出了一款針對Hadoop的數據保護和風險評估的軟體。

Hadoop這個名字不是一個縮寫，而是一個虛構的名字。該項目的創建者，Doug Cutting解釋Hadoop的得名：“這個名字是我孩子給一個棕黃色的大象玩具命名的。我的命名標準就是簡短，容易發音和拼寫，沒有太多的意義，並且不會被用於別處。小孩子恰恰是這方面的高手。”

Hadoop的發音是 [hædu:p]。

Hadoop是一個能夠對大量數據進行分散式處理的軟體框架。 Hadoop 以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行數據處理。

Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分佈處理。

Hadoop 是高效的，因為它以并行的方式工作，通過并行處理加快處理速度。

Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。

此外，Hadoop 依賴於社區服務，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。

Hadoop是一個能夠讓用戶輕鬆架構和使用的分散式計算平台。用戶可以輕鬆地在Hadoop上開發和運行處理海量數據的應用程序。它主要有以下幾個優點：

1.高可靠性

2.高擴展性

3.高效性

4.高容錯性

5.低成本

Hadoop帶有用Java語言編寫的框架，因此運行在Linux 生產平台上是非常理想的。Hadoop 上的應用程序也可以使用其他語言編寫，比如 C++。

hadoop大數據處理的意義

Hadoop得以在大數據處理應用中廣泛應用得益於其自身在數據提取、變形和載入(ETL)方面上的天然優勢。Hadoop的分散式架構，將大數據處理引擎儘可能的靠近存儲，對例如像ETL這樣的批處理操作相對合適，因為類似這樣操作的批處理結果可以直接走向存儲。Hadoop的MapReduce功能實現了將單個任務打碎，並將碎片任務(Map)發送到多個節點上，之後再以單個數據集的形式載入(Reduce)到數據倉庫里。

Hadoop 由許多元素構成。其最底部是 Hadoop Distributed File System（HDFS），它存儲 Hadoop 集群中所有存儲節點上的文件。HDFS（對於本文）的上一層是MapReduce 引擎，該引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 組成。通過對Hadoop分散式計算平台最核心的分散式文件系統HDFS、MapReduce處理過程，以及數據倉庫工具Hive和分散式資料庫Hbase的介紹，基本涵蓋了Hadoop分散式平台的所有技術核心。

對外部客戶機而言，HDFS就像一個傳統的分級文件系統。可以創建、刪除、移動或重命名文件，等等。但是 HDFS 的架構是基於一組特定的節點構建的（參見圖 1），這是由它自身的特點決定的。這些節點包括 NameNode（僅一個），它在 HDFS 內部提供元數據服務；DataNode，它為 HDFS 提供存儲塊。由於僅存在一個 NameNode，因此這是 HDFS 的一個缺點（單點失敗）。

存儲在 HDFS 中的文件被分成塊，然後將這些塊複製到多個計算機中（DataNode）。這與傳統的 RAID 架構大不相同。塊的大小（通常為 64MB）和複製的塊數量在創建文件時由客戶機決定。NameNode 可以控制所有文件操作。HDFS 內部的所有通信都基於標準的 TCP/IP 協議。

NameNode 是一個通常在 HDFS 實例中的單獨機器上運行的軟體。它負責管理文件系統名稱空間和控制外部客戶機的訪問。NameNode 決定是否將文件映射到 DataNode 上的複製塊上。對於最常見的 3 個複製塊，第一個複製塊存儲在同一機架的不同節點上，最後一個複製塊存儲在不同機架的某個節點上。注意，這裡需要您了解集群架構。

實際的 I/O事務並沒有經過 NameNode，只有表示 DataNode 和塊的文件映射的元數據經過 NameNode。當外部客戶機發送請求要求創建文件時，NameNode 會以塊標識和該塊的第一個副本的 DataNode IP 地址作為響應。這個 NameNode 還會通知其他將要接收該塊的副本的 DataNode。

NameNode 在一個稱為 FsImage 的文件中存儲所有關於文件系統名稱空間的信息。這個文件和一個包含所有事務的記錄文件（這裡是 EditLog）將存儲在 NameNode 的本地文件系統上。FsImage 和 EditLog 文件也需要複製副本，以防文件損壞或 NameNode 系統丟失。

NameNode本身不可避免地具有SPOF（Single Point Of Failure）單點失效的風險，主備模式並不能解決這個問題，通過Hadoop Non-stop namenode才能實現100% uptime可用時間。

DataNode 也是一個通常在 HDFS實例中的單獨機器上運行的軟體。Hadoop 集群包含一個 NameNode 和大量 DataNode。DataNode 通常以機架的形式組織，機架通過一個交換機將所有系統連接起來。Hadoop 的一個假設是：機架內部節點之間的傳輸速度快於機架間節點的傳輸速度。

DataNode 響應來自 HDFS 客戶機的讀寫請求。它們還響應來自 NameNode 的創建、刪除和複製塊的命令。NameNode 依賴來自每個 DataNode 的定期心跳（heartbeat）消息。每條消息都包含一個塊報告，NameNode 可以根據這個報告驗證塊映射和其他文件系統元數據。如果 DataNode 不能發送心跳消息，NameNode 將採取修復措施，重新複製在該節點上丟失的塊。

可見，HDFS 並不是一個萬能的文件系統。它的主要目的是支持以流的形式訪問寫入的大型文件。

如果客戶機想將文件寫到 HDFS 上，首先需要將該文件緩存到本地的臨時存儲。如果緩存的數據大於所需的 HDFS 塊大小，創建文件的請求將發送給 NameNode。NameNode 將以 DataNode 標識和目標塊響應客戶機。

同時也通知將要保存文件塊副本的 DataNode。當客戶機開始將臨時文件發送給第一個 DataNode 時，將立即通過管道方式將塊內容轉發給副本 DataNode。客戶機也負責創建保存在相同 HDFS名稱空間中的校驗和（checksum）文件。

在最後的文件塊發送之後，NameNode 將文件創建提交到它的持久化元數據存儲（在 EditLog 和 FsImage 文件）。

Hadoop 框架可在單一的 Linux 平台上使用（開發和調試時），官方提供MiniCluster作為單元測試使用，不過使用存放在機架上的商業伺服器才能發揮它的力量。這些機架組成一個 Hadoop 集群。它通過集群拓撲知識決定如何在整個集群中分配作業和文件。Hadoop 假定節點可能失敗，因此採用本機方法處理單個計算機甚至所有機架的失敗。

Hadoop和高效能計算、網格計算的區別

在Hadoop 出現之前，高性能計算和網格計算一直是處理大數據問題主要的使用方法和工具，它們主要採用消息傳遞介面（Message Passing Interface，MPI）提供的API 來處理大數據。高性能計算的思想是將計算作業分散到集群機器上，集群計算節點訪問存儲區域網路SAN 構成的共享文件系統獲取數據，這種設計比較適合計算密集型作業。當需要訪問像PB 級別的數據的時候，由於存儲設備網路帶寬的限制，很多集群計算節點只能空閑等待數據。而Hadoop卻不存在這種問題，由於Hadoop 使用專門為分散式計算設計的文件系統HDFS，計算的時候只需要將計算代碼推送到存儲節點上，即可在存儲節點上完成數據本地化計算，Hadoop 中的集群存儲節點也是計算節點。在分散式編程方面，MPI 是屬於比較底層的開發庫，它賦予了程序員極大的控制能力，但是卻要程序員自己控制程序的執行流程，容錯功能，甚至底層的套接字通信、數據分析演演算法等底層細節都需要自己編程實現。這種要求無疑對開發分散式程序的程序員提出了較高的要求。相反，Hadoop 的MapReduce 卻是一個高度抽象的并行編程模型，它將分散式并行編程抽象為兩個原語操作，即map 操作和reduce 操作，開發人員只需要簡單地實現相應的介面即可，完全不用考慮底層數據流、容錯、程序的并行執行等細節。這種設計無疑大大降低了開發分散式并行程序的難度。

網格計算通常是指通過現有的網際網路，利用大量來自不同地域、資源異構的計算機空閑的CPU 和磁碟來進行分散式存儲和計算。這些參與計算的計算機具有分處不同地域、資源異構（基於不同平台，使用不同的硬體體系結構等）等特徵，從而使網格計算和Hadoop 這種基於集群的計算相區別開。Hadoop 集群一般構建在通過高速網路連接的單一數據中心內，集群計算機都具有體系結構、平台一致的特點，而網格計算需要在網際網路接入環境下使用，網路帶寬等都沒有保證。

發展現狀

Hadoop 設計之初的目標就定位於高可靠性、高可拓展性、高容錯性和高效性，正是這些設計上與生俱來的優點，才使得Hadoop 一出現就受到眾多大公司的青睞，同時也引起了研究界的普遍關注。到目前為止，Hadoop 技術在網際網路領域已經得到了廣泛的運用，例如，Yahoo 使用4 000 個節點的Hadoop集群來支持廣告系統和Web 搜索的研究；Facebook 使用1 000 個節點的集群運行Hadoop，存儲日誌數據，支持其上的數據分析和機器學習；百度用Hadoop處理每周200TB 的數據，從而進行搜索日誌分析和網頁數據挖掘工作；中國移動研究院基於Hadoop 開發了“大雲”（Big Cloud）系統，不但用於相關數據分析，還對外提供服務；淘寶的Hadoop 系統用於存儲並處理電子商務交易的相關數據。國內的高校和科研院所基於Hadoop 在數據存儲、資源管理、作業調度、性能優化、系統高可用性和安全性方面進行研究，相關研究成果多以開源形式貢獻給Hadoop 社區。

除了上述大型企業將Hadoop 技術運用在自身的服務中外，一些提供Hadoop 解決方案的商業型公司也紛紛跟進，利用自身技術對Hadoop 進行優化、改進、二次開發等，然後以公司自有產品形式對外提供Hadoop 的商業服務。比較知名的有創辦於2008 年的Cloudera 公司，它是一家專業從事基於ApacheHadoop 的數據管理軟體銷售和服務的公司，它希望充當大數據領域中類似RedHat 在Linux 世界中的角色。該公司基於Apache Hadoop 發行了相應的商業版本Cloudera Enterprise，它還提供Hadoop 相關的支持、諮詢、培訓等服務。在2009 年，Cloudera 聘請了Doug Cutting（Hadoop 的創始人）擔任公司的首席架構師，從而更加加強了Cloudera 公司在Hadoop 生態系統中的影響和地位。最近，Oracle 也表示已經將Cloudera 的Hadoop 發行版和Cloudera Manager 整合到Oracle Big Data Appliance 中。同樣，Intel 也基於Hadoop 發行了自己的版本IDH。從這些可以看出，越來越多的企業將Hadoop 技術作為進入大數據領域的必備技術。

需要說明的是，Hadoop 技術雖然已經被廣泛應用，但是該技術無論在功能上還是在穩定性等方面還有待進一步完善，所以還在不斷開發和不斷升級維護的過程中，新的功能也在不斷地被添加和引入，讀者可以關注Apache Hadoop的官方網站了解最新的信息。得益於如此多廠商和開源社區的大力支持，相信在不久的將來，Hadoop 也會像當年的Linux 一樣被廣泛應用于越來越多的領域，從而風靡全球。

MapReduce與Hadoop之比較

Hadoop是Apache軟體基金會發起的一個項目，在大數據分析以及非結構化數據蔓延的背景下，Hadoop受到了前所未有的關注。

Hadoop是一種分散式數據和計算的框架。它很擅長存儲大量的半結構化的數據集。數據可以隨機存放，所以一個磁碟的失敗並不會帶來數據丟失。Hadoop也非常擅長分散式計算——快速地跨多台機器處理大型數據集合。

MapReduce是處理大量半結構化數據集合的編程模型。編程模型是一種處理並結構化特定問題的方式。例如，在一個關係資料庫中，使用一種集合語言執行查詢，如SQL。告訴語言想要的結果，並將它提交給系統來計算出如何產生計算。還可以用更傳統的語言(C++，Java)，一步步地來解決問題。這是兩種不同的編程模型，MapReduce就是另外一種。

MapReduce和Hadoop是相互獨立的，實際上又能相互配合工作得很好。

Google的數據中心使用廉價的Linux PC機組成集群，在上面運行各種應用。即使是分散式開發的新手也可以迅速使用Google的基礎設施。核心組件是3個：

⒈GFS（Google File System）。一個分散式文件系統，隱藏下層負載均衡，冗餘複製等細節，對上層程序提供一個統一的文件系統API介面。Google根據自己的需求對它進行了特別優化，包括：超大文件的訪問，讀操作比例遠超過寫操作，PC機極易發生故障造成節點失效等。GFS把文件分成64MB的塊，分佈在集群的機器上，使用Linux的文件系統存放。同時每塊文件至少有3份以上的冗餘。中心是一個Master節點，根據文件索引，找尋文件塊。詳見Google的工程師發布的GFS論文。

⒉MapReduce。Google發現大多數分散式運算可以抽象為MapReduce操作。Map是把輸入Input分解成中間的Key/Value對，Reduce把Key/Value合成最終輸出Output。這兩個函數由程序員提供給系統，下層設施把Map和Reduce操作分佈在集群上運行，並把結果存儲在GFS上。

⒊BigTable。一個大型的分散式資料庫，這個資料庫不是關係式的資料庫。像它的名字一樣，就是一個巨大的表格，用來存儲結構化的數據。

以上三個設施Google均有論文發表。

1.《The Google File System 》 2003年

2.《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》 2004年

3.《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》 2006年

Hadoop 的最常見用法之一是 Web 搜索。雖然它不是唯一的軟體框架應用程序，但作為一個并行數據處理引擎，它的表現非常突出。Hadoop 最有趣的方面之一是 Map and Reduce 流程，它受到Google開發的啟發。這個流程稱為創建索引，它將 Web爬行器檢索到的文本 Web 頁面作為輸入，並且將這些頁面上的單詞的頻率報告作為結果。然後可以在整個 Web 搜索過程中使用這個結果從已定義的搜索參數中識別內容。

MapReduce

最簡單的 MapReduce應用程序至少包含 3 個部分：一個 Map 函數、一個 Reduce 函數和一個 main 函數。main 函數將作業控制和文件輸入/輸出結合起來。在這點上，Hadoop 提供了大量的介面和抽象類，從而為 Hadoop應用程序開發人員提供許多工具，可用於調試和性能度量等。

MapReduce 本身就是用於并行處理大數據集的軟體框架。MapReduce 的根源是函數性編程中的 map 和 reduce 函數。它由兩個可能包含有許多實例（許多 Map 和 Reduce）的操作組成。Map 函數接受一組數據並將其轉換為一個鍵/值對列表，輸入域中的每個元素對應一個鍵/值對。Reduce 函數接受 Map 函數生成的列表，然後根據它們的鍵（為每個鍵生成一個鍵/值對）縮小鍵/值對列表。

這裡提供一個示例，幫助您理解它。假設輸入域是 one small step for man,one giant leap for mankind。在這個域上運行 Map 函數將得出以下的鍵/值對列表：

（one,1） (small,1） (step,1） (for,1） (man,1） (one,1） (giant,1） (leap,1） (for,1） (mankind,1）

如果對這個鍵/值對列表應用 Reduce 函數，將得到以下一組鍵/值對：

（one,2） (small,1） (step,1） (for,2） (man,1）（giant,1） (leap,1） (mankind,1）

結果是對輸入域中的單詞進行計數，這無疑對處理索引十分有用。但是，假設有兩個輸入域，第一個是 one small step for man，第二個是 one giant leap for mankind。您可以在每個域上執行 Map 函數和 Reduce 函數，然後將這兩個鍵/值對列表應用到另一個 Reduce 函數，這時得到與前面一樣的結果。換句話說，可以在輸入域并行使用相同的操作，得到的結果是一樣的，但速度更快。這便是 MapReduce 的威力；它的并行功能可在任意數量的系統上使用。圖 2 以區段和迭代的形式演示這種思想。

回到 Hadoop 上，它是如何實現這個功能的？一個代表客戶機在單個主系統上啟動的 MapReduce應用程序稱為 JobTracker。類似於 NameNode，它是 Hadoop 集群中惟一負責控制 MapReduce應用程序的系統。在應用程序提交之後，將提供包含在 HDFS 中的輸入和輸出目錄。JobTracker 使用文件塊信息（物理量和位置）確定如何創建其他 TaskTracker 從屬任務。MapReduce應用程序被複制到每個出現輸入文件塊的節點。將為特定節點上的每個文件塊創建一個惟一的從屬任務。每個 TaskTracker 將狀態和完成信息報告給 JobTracker。圖 3 顯示一個示例集群中的工作分佈。

Hadoop 的這個特點非常重要，因為它並沒有將存儲移動到某個位置以供處理，而是將處理移動到存儲。這通過根據集群中的節點數調節處理，因此支持高效的數據處理。

Hadoop是Apache軟體基金會發起的一個項目，在大數據分析以及非結構化數據蔓延的背景下，Hadoop受到了前所未有的關注。

Hadoop是一種分散式數據和計算的框架。它很擅長存儲大量的半結構化的數據集。數據可以隨機存放，所以一個磁碟的失敗並不會帶來數據丟失。Hadoop也非常擅長分散式計算——快速地跨多台機器處理大型數據集合。

MapReduce是處理大量半結構化數據集合的編程模型。編程模型是一種處理並結構化特定問題的方式。例如，在一個關係資料庫中，使用一種集合語言執行查詢，如SQL。告訴語言想要的結果，並將它提交給系統來計算出如何產生計算。還可以用更傳統的語言(C++，Java)，一步步地來解決問題。這是兩種不同的編程模型，MapReduce就是另外一種。

MapReduce和Hadoop是相互獨立的，實際上又能相互配合工作得很好。

Hadoop是項目的總稱。主要是由HDFS和MapReduce組成。

HDFS是Google File System（GFS）的開源實現。

MapReduce是Google MapReduce的開源實現。

這個分散式框架很有創造性，而且有極大的擴展性，使得Google在系統吞吐量上有很大的競爭力。因此Apache基金會用Java實現了一個開源版本，支持Fedora、Ubuntu等Linux平台。雅虎和矽谷風險投資公司Benchmark Capital 聯合成立一家名為Hortonworks的新公司，接管被廣泛應用的數據分析軟體Hadoop的開發工作。

Hadoop實現了HDFS文件系統和MapReduce。用戶只要繼承MapReduceBase，提供分別實現Map和Reduce的兩個類，並註冊Job即可自動分散式運行。

至今為止是2.4.1，穩定版本是1.2.1 和yarn 的 2.4.0。

HDFS把節點分成兩類：NameNode和DataNode。NameNode是唯一的，程序與之通信，然後從DataNode上存取文件。這些操作是透明的，與普通的文件系統API沒有區別。

MapReduce則是JobTracker節點為主，分配工作以及負責和用戶程序通信。

HDFS和MapReduce實現是完全分離的，並不是沒有HDFS就不能MapReduce運算。

Hadoop也跟其他雲計算項目有共同點和目標：實現海量數據的計算。而進行海量計算需要一個穩定的，安全的數據容器，才有了Hadoop分散式文件系統（HDFS，Hadoop Distributed File System）。

HDFS通信部分使用org.apache.hadoop.ipc，可以很快使用RPC.Server.start()構造一個節點，具體業務功能還需自己實現。針對HDFS的業務則為數據流的讀寫，NameNode/DataNode的通信等。

MapReduce主要在org.apache.hadoop.mapred，實現提供的介面類，並完成節點通信（可以不是hadoop通信介面），就能進行MapReduce運算。

Hadoop Common: 在0.20及以前的版本中，包含HDFS、MapReduce和其他項目公共內容，從0.21開始HDFS和MapReduce被分離為獨立的子項目，其餘內容為Hadoop Common

HDFS: Hadoop分散式文件系統(Distributed File System) － HDFS (Hadoop Distributed File System)

MapReduce：并行計算框架，0.20前使用 org.apache.hadoop.mapred 舊介面，0.20版本開始引入org.apache.hadoop.mapreduce的新API

HBase: 類似Google BigTable的分散式NoSQL列資料庫。（HBase和Avro已經於2010年5月成為頂級 Apache 項目）

Hive：數據倉庫工具，由Facebook貢獻。

Zookeeper：分散式鎖設施，提供類似Google Chubby的功能，由Facebook貢獻。

Avro：新的數據序列化格式與傳輸工具，將逐步取代Hadoop原有的IPC機制。

Pig:大數據分析平台，為用戶提供多種介面。

Ambari：Hadoop管理工具，可以快捷的監控、部署、管理集群。

Sqoop：於在HADOOP與傳統的資料庫間進行數據的傳遞。

Hadoop是原Yahoo的Doug Cutting根據Google發布的學術論文研究而來。Doug Cutting給這個Project起了個名字，就叫Hadoop。

Doug Cutting在Cloudera公司任職。Cloudera的Hadoop是商用版。不同於Apache的開源版。

如果要研究Hadoop的話，下載Apache的開源版本是一種不錯的選擇。

只研究Apache版本的，不足以對Hadoop的理念理解。再對Cloudera版本的研究，會更上一層樓。

美國的AsterData，也是Hadoop的一個商用版，AsterData的MPP理念，Applications Within理念等等，也都是值得研究。

Google的成功已經說明了RDB的下一代就是Nosql（Not Only SQL），比如說GFS，Hadoop等等。

Hadoop作為開源軟體來說，其魅力更是不可估量。

上文中說到Google的學術論文，其中包涵有：

1.Google File System（大規模分散文件系統）

2.MapReduce （大規模分散FrameWork）

3.BigTable（大規模分散資料庫）

4.Chubby（分散鎖服務）

2011年12月27日--1.0.0版本釋出。標誌著Hadoop已經初具生產規模。

2009年4月-- 贏得每分鐘排序，59秒內排序500 GB（在1400個節點上）和173分鐘內排序100 TB數據（在3400個節點上）。

2009年3月-- 17個集群總共24 000台機器。

2008年10月-- 研究集群每天裝載10 TB的數據。

2008年4月-- 贏得世界最快1 TB數據排序在900個節點上用時209秒。

2007年4月-- 研究集群達到兩個1000個節點的集群。

2徠007年1月-- 研究集群到達900個節點。

2006年12月-- 標準排序在20個節點上運行1.8個小時，100個節點3.3小時，500個節點5.2小時，900個節點7.8個小時。

2006年11月-- 研究集群增加到600個節點。

2006年5月-- 標準排序在500個節點上運行42個小時（硬體配置比4月的更好）。

2006年5月-- 雅虎建立了一個300個節點的Hadoop研究集群。

2006年4月-- 標準排序（10 GB每個節點）在188個節點上運行47.9個小時。

2006年2月-- 雅虎的網格計算團隊採用Hadoop。

2006年2月-- Apache Hadoop項目正式啟動以支持MapReduce和HDFS的獨立發展。

2006年1月-- Doug Cutting加入雅虎。

2005年12月-- Nutch移植到新的框架，Hadoop在20個節點上穩定運行。

2004年-- 最初的版本（稱為HDFS和MapReduce）由Doug Cutting和Mike Cafarella開始實施。

Cloudera公司主要提供Apache Hadoop開發工程師認證（Cloudera CertifiedDeveloper for Apache Hadoop ，CCDH）和Apache Hadoop管理工程師認證（Cloudera CertifiedAdministrator for Apache Hadoop ，CCAH），更多相關信息，請參閱Cloudera公司官方網站。

Hortonworks Hadoop培訓課程是由Apache Hadoop項目的領導者和核心開發人員所設計，代表了這一行業的最高水平。

Hortonworks是國際領先的開發、推廣和支持Apache Hadoop的商業供應商，它的Hadoop認證也是業界公認的Hadoop權威認證，分為開發者認證(HCAHD, Hortonworks Certified Apache HadoopDeveloper)和管理員認證(HCAHA, Hortonwork Certified Apache HadoopAdministrator)。

通過Hadoop安全部署經驗總結，開發出以下十大建議，以確保大型和複雜多樣環境下的數據信息安全。

1、先下手為強！在規劃部署階段就確定數據的隱私保護策略，最好是在將數據放入到Hadoop之前就確定好保護策略。

2、確定哪些數據屬於企業的敏感數據。根據公司的隱私保護政策，以及相關的行業法規和政府規章來綜合確定。

3、及時發現敏感數據是否暴露在外，或者是否導入到Hadoop中。

4、搜集信息並決定是否暴露出安全風險。

5、確定商業分析是否需要訪問真實數據，或者確定是否可以使用這些敏感數據。然後，選擇合適的加密技術。如果有任何疑問，對其進行加密隱藏處理，同時提供最安全的加密技術和靈活的應對策略，以適應未來需求的發展。

6、確保數據保護方案同時採用了隱藏和加密技術，尤其是如果我們需要將敏感數據在Hadoop中保持獨立的話。

7、確保數據保護方案適用於所有的數據文件，以保存在數據匯總中實現數據分析的準確性。

8、確定是否需要為特定的數據集量身定製保護方案，並考慮將Hadoop的目錄分成較小的更為安全的組。

9、確保選擇的加密解決方案可與公司的訪問控制技術互操作，允許不同用戶可以有選擇性地訪問Hadoop集群中的數據。

10、確保需要加密的時候有合適的技術(比如Java、Pig等)可被部署並支持無縫解密和快速訪問數據。

生活中，可能所有人都間接用過他的作品，他是Lucene、Nutch 、Hadoop等項目的發起人。是他，把高深莫測的搜索技術形成產品，貢獻給普通大眾；還是他，打造了在雲計算和大數據領域裡如日中天的Hadoop。他是某種意義上的盜火者，他就是Doug Cutting。