作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
2009年2月2日，Apache Hadoop项目诞生。它是一个开源的分布式系统基础架构，用于存储、处理和分析海量的数据。Hadoop具有高容错性、可靠性、可扩展性、适应性等特征，因而广泛应用于数据仓库、日志分析、网络流量监测、推荐引擎、搜索引擎等领域。由于Hadoop采用“分而治之”的架构设计理念，因此可以轻松应对数据量、计算能力和存储成本的增长。
2013年底，随着云计算的火爆，基于云平台的Hadoop服务逐渐成为当下热门话题。目前有多家云厂商如亚马逊、微软、谷歌等推出了基于Hadoop的云计算服务产品，使得分布式计算技术落地到实际生产环境中，成为各个行业的标配。此外，多家公司也提供商业化的产品来帮助企业管理Hadoop集群。
2017年2月14日，伴随着大数据产业的蓬勃发展，更多的公司将集中资源投入到大数据领域，Hadoop也迎来了它的第二春天。尤其是近几年来，Hadoop生态圈中的各大云厂商纷纷开启了自研的大数据产品，通过融合自身的技术优势，把大数据技术带入到线上产品中，甚至打通数据采集、处理和分析的全链路。例如：腾讯云、百度云等，这些产品都以Hadoop作为计算引擎，来支撑企业在大数据领域的创新和转型。同时，云计算的快速发展带来了大量新鲜血液的注入，也是激烈竞争的关键词。
2017年12月，云计算市场的份额首次超过大数据市场。因此，很多大数据从业者认为，云计算必然会取代传统数据中心，成为未来的主要数据分析服务平台。但是，Hadoop部署、运维复杂度比较高，因此企业需要进行大量的调研和学习。为了降低部署、运维的难度，提升效率，降低成本，Hadoop Cluster Planning a
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/132095007
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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