Hadoop大数据历史与开展趋势分析Hadoop大数据的历史与开展趋势分析“我们很荣幸能够见证Hadoop十年从无到有，再到称王。感动于技术的日新月异时，希望通过这篇内容深入解读Hadoop的昨天、今天和明天，憧憬下一个十年。本文分为技术篇、产业篇、应用篇、展望篇四局部技术篇2023年项目成立的一开始，“Hadoop〞这个单词只代表了两个组件——HDFS和MapReduce。到现在的10个年头，这个单词代表的是“核心〞〔即CoreHadoop项目〕以及与之相关的一个不断成长的生态系统。这个和Linux非常类似，都是由一个核心和一个生态系统组成。现在Hadoop在一月发布了2.7.2的稳定版，已经从传统的Hadoop三驾马车HDFS，MapReduce和HBase社区开展为60多个相关组件组成的庞大生态，其中包含在各大发行版中的组件就有25个以上，包括数据存储、执行引擎、编程和数据访问框架等。Hadoop在2.0将资源管理从MapReduce中独立出来变成通用框架后，就从1.0的三层结构演变为了现在的四层架构：底层——存储层，文件系统HDFS中间层——资源及数据管理层，YARN以及Sentry等上层——MapReduce、Impala、Spark等计算引擎顶层——基于MapReduce、Spark等计算引擎的高级封装及工具，如Hive、Pig、Mahout等等存储层HDFS已经成为了大数据磁盘存储的事实标准，用于海量日志类大文件的在线存储。经过这些年的开展，HDFS的架构和功能根本固化，像HA、异构存储、本地数据短路访问等重要特性已经实现，在路线图中除了ErasureCode已经没什么让人兴奋的feature。随着HDFS越来越稳定，社区的活泼度也越来越低，同时HDFS的使用场景也变得成熟和固定，而上层会有越来越多的文件格式封装：列式存储的文件格式，如Parquent，很好的解决了现有BI类数据分析场景；以后还会出现新的存储格式来适应更多的应用场景，如数组存储来效劳机器学习类应用等。未来HDFS会继续扩展对于新兴存储介质和效劳器架构的支持。2023年HBase发布了1.0版本，这也代表着HBase走向了稳定。最新HBase新增特性包括：更加清晰的接口定义，多Region副本以支持高可用读，Family粒度的Flush以及RPC读写队列别离等。未来HBase不会再添加大的新功能，而将会更多的在稳定性和性能方面进化，尤其是大内存支持、内存GC效率等。Kudu是Cloudera在2023年10月才对外公布的新的分布式存储架构，与HDFS完全独立。其实现参考了2023年Google发表的Spanner论文。鉴于Spanner在Google内部的巨大成功，Kudu被誉为下一代分析平台的重要组成，用于处理快速...
