在当今的互联网时代，社交网络和电子商务网站需要追踪用户在网站上的行为，并据此提供相关信息或产品。传统的系统在成本效益和处理速度上难以应对这种规模的数据。这时，大数据平台就显得尤为重要。本文将带走进Hadoop这个迷人的大数据世界。Hadoop在处理海量数据时非常有用，它可能不会使处理速度变快，但提供了并行处理的能力，帮助应对大数据的复杂性，即所谓的数据的高容量、高速度和多样性（3Vs）。
除了Hadoop，还有其他大数据平台，例如NoSQL（MongoDB是最受欢迎的），将在后续的文章中探讨它们。Hadoop是一个完整的开源项目生态系统，为提供了处理大数据的框架。让先来思考一下在传统系统中处理大数据可能面临的挑战，然后看看Hadoop解决方案的能力。以下是能想到的一些挑战：
1. 高资本投资：需要购买具有高处理能力的服务器。2. 耗时巨大：处理大数据需要花费大量时间。3. 长查询错误：如果在查询的最后步骤发生错误，将浪费大量时间进行迭代。4. 程序查询构建困难：在Hadoop中构建查询就像使用任何编程语言一样简单，只需要改变构建查询的方式以实现并行处理。
Hadoop的背景：随着互联网的普及和使用，Google捕获的数据量呈指数级增长。2007年，Google平均每月收集270PB的数据，到2009年，这个数字增加到了每天20000PB。显然，Google需要一个更好的平台来处理如此庞大的数据。Google实现了一个名为MapReduce的编程模型，每天可以处理20000PB的数据。Google在名为Google File System（GFS）的特殊文件系统上运行这些MapReduce操作。遗憾的是，GFS不是开源的。
Doug Cutting和Yahoo!反向工程了GFS模型，并构建了一个并行的Hadoop分布式文件系统（HDFS）。支持HDFS和MapReduce的软件或框架被称为Hadoop。Hadoop是开源的，由Apache分发。
Hadoop的工作方式类似于日常生活中的公司结构。在公司的底层，有作为个体贡献者的员工，他们可以是分析师、程序员、体力劳动者、厨师等。项目经理负责成功完成任务，需要分配劳动、协调他们之间的工作等。此外，大多数公司还有人力经理，他们更关心保持员工数量。
Hadoop的工作方式也类似。在底层，有并行排列的机器。这些机器类似于类比中的个体贡献者。每台机器都有一个数据节点和一个任务跟踪器。数据节点也被称为HDFS（Hadoop分布式文件系统），任务跟踪器也被称为map-reducers。数据节点包含整个数据集，任务跟踪器执行所有操作。可以将任务跟踪器想象为手臂和腿，它使能够执行任务，将数据节点想象为大脑，它包含所有想要处理的信息。这些机器在独立工作，协调它们非常重要。不同机器上的任务跟踪器（类比中的项目经理）由作业跟踪器协调。作业跟踪器确保每个操作都完成，如果任何节点发生进程失败，它需要将重复的任务分配给某个任务跟踪器。作业跟踪器还负责将整个任务分配给所有机器。
另一方面，名称节点协调所有数据节点。它管理数据分配到每台机器的过程。它还检查任何机器上发生的任何清理工作。如果发生这样的清理，它会找到发送到其他数据节点的重复数据，并再次复制它。可以将这个名称节点想象为类比中的人力经理，它更关心整个数据集的保留。
在某些情况下，不推荐使用Hadoop。到目前为止，已经看到了Hadoop如何使处理大数据成为可能。但在某些情况下，不推荐使用Hadoop。以下是其中的一些情况：低延迟数据访问：快速访问数据的小部分；多次数据修改：Hadoop更适合主要关注读取数据而不是写入数据的场景；大量小文件：Hadoop更适合有少数但大文件的场景。
本文为提供了Hadoop如何在处理海量数据时提供帮助的视角。在开始为Hadoop编码之前，了解Hadoop的工作原理非常重要。这是因为需要改变代码的思维方式。现在，需要开始考虑如何实现并行处理。可以在Hadoop上执行许多不同类型的处理，但需要将所有这些代码转换为map-reduce函数。在接下来的几篇文章中，将解释如何将简单逻辑转换为基于Hadoop的Map-Reduce逻辑。还将采用R语言的特定案例研究，以建立对Hadoop应用的深入理解。