Hadoop是什么？

Hadoop是基于Google搜索引擎的分布式计算技术，Google的哲学是蚂蚁雄兵精神，利用大量平价的服务器，搭配平行运算架构，以最符合经济效益的方式创造庞大的运算量。当Hadoop以此技术发展出巨量资料平台，对企业而言无疑是一道克服巨量数据挑战的曙光，因为企业可以不再依赖价格高昂的大型专属设备，而可以透过自建大量服务器群集来解决。

Hadoop的创始故事

2002年时，Hadoop项目的共同创始人Doug Cutting 原本要打造一个开源的搜索引擎Nutch，遇到了储存大量网站数据的难题，刚好Google在2003到2006年间，对外公开了内部搜索引擎的3大关键技术，分别是Google的GFS文件系统，大规模丛集上的运算技术MapReduce，以及分布式文件系统Bigtable，这些正是Google打造出全球性网络服务的核心技术，可以用分布式架构来储存和处理超大规模的数据。

Doug Cutting 参考了Google这3项技术的原理，利用Java语言，发展出自家的DFS文件系统和MapReduce程序，来解决Nutch搜索引擎的大量数据扩充需求。Yahoo则是为了开发自家的搜索引擎，看上Nutch项目的搜索引擎，在2006年1月聘雇了Doug Cutting 。

不过，Yahoo当时不需要DFS文件系统和MapReduce程序，因此，Doug Cutting也在2006年1月将这些程序代码从Nutch项目中独立出来，另外成立了开源项目来维护，并且以儿子的玩具大象名称Hadoop，来命名这项后来闻名世界的项目，这正是Hadoop以黄色大象为Logo的由来。

后来，Yahoo看到了Hadoop可以运用在大量数据运算的价值，也开始支持Hadoop项目，并投入不少人力参与开发，也开始在内部运用Hadoop，Yahoo甚至在2008年建置了一个当时全球最大规模的Hadoop丛集，利用4千多台服务器，使用超过3万个处理器核心，来索引超过16PB的网页数据。

Google也参与了Hadoop项目的开发，并利用此项目作为教材，在世界各地培训云端运算的开发人才，Hadoop逐渐被视为是云端运算的关键技术。因为重要性日增，Hadoop也在2008年成为Apache的顶级项目，位阶等同于全球最多服务器采用的 Apache HTTP Server。

新兴社交网站如Facebook、Twitter，因为用户数据量暴增，而且数据类型大多是非结构化数据，如照片、影片、网站浏览记录等，也开始采用Hadoop来处理数据。例如Facebook就曾利用Hadoop打造了一个数据仓储平台，来整理和缩减庞大的用户数据，数据量减量后再放入甲骨文数据库中进行分析。

几年前，不少跨国企业，也因为巨量资料的问题，而找上Hadoop项目，Visa、eBay都是这时期率先采用的企业。另有软件业者如趋势科技也利用Hadoop来储存和分析防病毒软件回传的大量病毒记录文件。

到了近两年，社交网站和行动装置风行，用户疯狂透过手机、平板计算机、计算机等，在社交网站上大量分享各种信息，许多热门网站拥有的数据量都上看PB等级，而大企业拥有的数据量也逐渐从TB等级，进入了PB等级。Big Data时代，宣告来临了。

首当其冲的就是传统的关系数据库系统，原本企业数据库需要的容量大多是MB、GB等级，但是到了Big Data时代，企业对数据容量的需求则暴增到了数10TB，甚至会出现相当于1,000TB的PB级数据。

一般来说，传统数据库系统对TB级数据量的处理相当得心应手，开发人员也很容易运用SQL指令来进行各项分析，各种商业智慧工具也相当成熟。但是对于超过 TB等级的数据量就显得效能不足，或是企业得投资重金采购效能更好也更昂贵的专属IT硬设备，才能提供足够的处理效能。