摘要：日前，eBay公司隆重宣布正式向開源業界推出實時分布式Hadoop數據安全方案 - Apache Eagle，作為一套旨在提供高效分布式的流式策略引擎，并集成機器學習對用戶行為建立Profile以實時智能地保護Hadoop生態系統中大數據安全的解決方案。

我們很榮幸能夠見證Hadoop十年從無到有，再到稱王。感動于技術的日新月異時，希望通過這篇內容深入解讀Hadoop的昨天、今天和明天，憧憬下一個十年。

開始研究一下開源項目hadoop，因為根據本人和業界的一些分析，海量數據的分布式并行處理是趨勢，咱不能太落后，雖然開始有點晚，呵呵。首先就是安裝和一個入門的小實例的講解，這個恐怕是我們搞軟件開發的，最常見也最有效率地入門一個新鮮玩意的方式了，廢話不多說開始吧。 件file01和file02:$ec

小文件指的是那些size比HDFS的blocksize(默認64M)小的多的文件。如果在HDFS中存儲小文件，那么在HDFS中肯定會含有許許多多這樣的小文件(不然就不會用hadoop了)。而HDFS的問題在于無法很有效的處理大量小文件。任何一個文件，目錄和block，在HDFS中都會被表示為一個object存儲在namenode的內存中，每一個object占用150bytes的內存空間。所以，如果有10million個文件，每一個文件對應一個block，那么就將要消耗namenode3G的內存來保存這些block的信息。

本文介紹了Hadoop架構的主要構成，通過一個實例詳細闡述了Hadoop架構的MapReduce實現機制；開發了一個基于Hadoop架構職工工資統計應用實例，并根據該實例分析了其在單節點模式、偽分布模式和完全分布模式應用中的運行效率。

Hadoop學習總結之二：HDFS讀寫過程解析

Apache最新開源的支持DAG作業的計算框架，它直接源于MapReduce框架，核心思想是將Map和Reduce兩個操作進一步拆分，即Map被拆分成Input、Processor、Sort、Merge和Output， Reduce被拆分成Input、Shuffle、Sort、Merge、Processor和Output等，這樣，這些分解后的元操作可以任意靈活組合，產生新的操作，這些操作經過一些控制程序組裝后，可形成一個大的DAG作業。

開源力量公開課第45期—Hadoop大數據入門指引 時間 ： 2014年1月7日（周二）晚8：00 - 10：00   免費報名地址::      http://new.osforce.cn/course/87 授課方式： 在線直播互動 （進入2014年，開源力量公開課也進入了第45期，從本期起，開源力量公開課將全部通過在線授課！ 請OSFe

Oracle 大數據機和大數據連接器軟件支持與 Hadoop、Cloudera Manager 以及 Oracle NoSQL 數據庫的集成。上月 Oracle宣布攜手 Cloudera 進軍大數據機和連接器軟件領域。

HDFS（Hadoop Distributed File System）是 Hadoop 項目的核心子項目，是分布式計算中數據存儲管理的基礎，坦白說 HDFS 是一個不錯的分布式文件系統，它有很多的優點，但也存在有一些缺點，包括：不適合低延遲數據訪問、無法高效存儲大量小文件、不支持多用戶寫入及任意修改文 件。

我們正生活在“大數據”的時代。在當今這個技術驅動的世界，計算能力、電子設備和 Internet 的可達性正在日益增長，同時比以往任何時候更多的數據正在被傳輸和收集。組織正在以驚人的速度產生數據。僅 Facebook 自己每天就會收集 250 TB 的數據。Thompson Reuters News Analytics 顯示，現在數字數據的產生量比 2009 年接近 1 ZB（1 ZB 等同于一百萬 PB）的量增長了兩倍多，到 2015 年將有可能達到 7.9 ZB，到 2020 年則有可能會達到 35 ZB。

大數據行業發展得越來越好，企業不惜重金聘請數據分析師，“學習 Hadoop，找好工作不是夢想”的口號激勵著無數同學投身大數據事業，然而就業卻并不那么簡單，“工作經驗”無疑給尋求高薪工作的同學破了盆冷水，怎樣 解決經驗問題？怎樣讓自己顯得更加專業？怎樣讓自己有更深入的行業洞察力？技術招聘人員為具備 Hadoop 技能的求職者提出了一些見解和建議。InformationWeek 作家 Kevin Casey 為我們做了詳細分析。

Hadoop供應商MapR最近宣布，新版的Hadoop軟件發行版包括POSIX代理、為C語言開發者準備的API和針對MapR數據庫的跨數 據中心表復制。4.1版本是MapR和其他伙伴合作，共同開發Myriad開源項目的結晶，希望在數據中心為大數據負載協作提供有效的工具。

當提到大數據管理，Hadoop絕對是業界最受歡迎的。隨著它日益增長的普及性，云管理員不得不應付其不斷升級的生態系統的挑戰。Hadoop最開始是一 個用來運行MapReduce的平臺，但卻漸漸演化成為一個大型計算平臺并且產生了各種各樣的工具來支持完整的數據管理的生命周期。 YARN—一個在Hadoop2里引入的新的資源管理器使得Hadoop能夠持續的發展。隨著數據管理平臺的不斷變化，云管理員必須要對

云端Hadoop又叫Hadoop即服務(HaaS)，這是平臺即服務(PaaS)的一個子類。 Apache Hadoop是一種開源軟件框架，能夠對分布式集群上的大數據集進行高吞吐量處理。Apache模塊包括Hadoop Common，這是一組常見的實用工具，可以通過模塊來運行。這些模塊還包括：Hadoop分布式文件系統(HDFS)、用于任務調度和集群資源管理的 Hadoop YARN以及Hadoop MapReduce，后者是一種基于YARN的系統，能夠并行處理龐大的數據集。

在探討今天的主題——如何利用各類資源學習Hadoop知識——之前，讓我們首先搞清楚另一個問題：大數據Hadoop到底是什么？簡單來 講，Hadoop是一套用于實現大數據技術的框架方案。為了順利掌握Hadoop，大家需要理解兩項與文件存儲以及數據處理緊密相關的基礎知識。在 Hadoop當中，我們甚至可以保存比可用存儲空間更大的文件。

董西成，Hulu 網，專注于分布式計算和資源管理系統等相關技術。《Hadoop 技術內幕：深入解析 MapReduce 架構設計與實現原理》和《Hadoop 技術內幕：深入解 析 YARN 架構設計與實現原理》作者，dongxicheng.org 博主。

對Hadoop與Spark孰優孰劣這個問題，最準確的觀點就是，設計人員旨在讓Hadoop和Spark在同一個團隊里面協同運行。

全球虛擬化和云基礎架構領導廠商VMware公司公布了最新開源項目 - Serengeti，支持企業能夠在虛擬和云環境中快速部署、管理和擴展Apache Hadoop。用于在虛擬平臺上快速開發一個Apache Hadoop集群(HDFS, MapReduce, Pig, Hive, ..)。

大數據時代，研究大數據的IT 廠商把研究重心放在優化大數據系統軟件架構、優化業務邏輯、優化數據分析算法、優化節點性能等方向，而忽略了大數據環境基礎設置中網絡環節的評估和優化。