- Hadoop最早起源于Nutch。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页 抓取、索引、查询等功能，但随着抓取网页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题—如何解决数十亿网页的存储和索引问题。
- 2003年、2004年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案。
- Nutch的开发人员完成了相应的开源实现HDFS和MAPREDUCE，并从Nutch中剥离成为独 立项目HADOOP，到2008年1月，HADOOP成为Apache顶级项目.
狭义上来说，hadoop就是单独指代hadoop这个软件
- HDFS ：分布式文件系统
- MapReduce : 分布式计算系统
- Yarn：分布式样集群资源管理
广义上来说，hadoop指代大数据的一个生态圈，包括很多其他的软件
hadoop的架构模型
1.x的版本架构模型介绍
文件系统核心模块：
NameNode：集群当中的主节点，管理元数据(文件的大小，文件的位置，文件的权限)，主要 用于管理集群当中的各种数据
SecondaryNameNode：主要能用于hadoop当中元数据信息的辅助管理
DataNode：集群当中的从节点，主要用于存储集群当中的各种数据
数据计算核心模块:
JobTracker：接收用户的计算请求任务，并分配任务给从节点
TaskTracker：负责执行主节点JobTracker分配的任务
2.x的版本架构模型介绍
第一种：NameNode与ResourceManager单节点架构模型
文件系统核心模块：
NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据
SecondaryNameNode：主要能用于hadoop当中元数据信息的辅助管理
DataNode：集群当中的从节点，主要用于存储集群当中的各种数据
数据计算核心模块：
ResourceManager：接收用户的计算请求任务，并负责集群的资源分配
NodeManager：负责执行主节点APPmaster分配的任务
第二种：NameNode单节点与ResourceManager高可用架构模型
文件系统核心模块：
NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据
secondaryNameNode：主要能用于hadoop当中元数据信息的辅助管理
DataNode：集群当中的从节点，主要用于存储集群当中的各种数据
数据计算核心模块：
ResourceManager：接收用户的计算请求任务，并负责集群的资源分配，以及计算任务的划 分，通过zookeeper实现ResourceManager的高可用
NodeManager：负责执行主节点ResourceManager分配的任务
第三种：NameNode高可用与ResourceManager单节点架构模型
文件系统核心模块：
NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据，其中nameNode可以有 两个，形成高可用状态
DataNode：集群当中的从节点，主要用于存储集群当中的各种数据
JournalNode：文件系统元数据信息管理
数据计算核心模块：
ResourceManager：接收用户的计算请求任务，并负责集群的资源分配，以及计算任务的划分
NodeManager：负责执行主节点ResourceManager分配的任务
第四种：NameNode与ResourceManager高可用架构模型
文件系统核心模块：
NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据，一般都是使用两个，实 现HA高可用
JournalNode：元数据信息管理进程，一般都是奇数个
DataNode：从节点，用于数据的存储 数据计算核心模块：
ResourceManager：Yarn平台的主节点，主要用于接收各种任务，通过两个，构建成高可用
NodeManager：Yarn平台的从节点，主要用于处理ResourceManager分配的任务
