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google 的"三驾马车"
我们在上一篇文章<大数据技术起源>中知道了，google 为了解决数据量越来越大的问题，开发了分布式存储技术 GFS 和分布式计算技术 MapReduce，这两个技术奠定了大数据技术的发展。如果 google 对这两个技术不开放出来的话，它的影响力也不会很大，可能很多人就不会知道这两个技术，但是 google 分别在 2003 年和 2004 年将这两个技术以论文的方式发布出来了，从而奠定开源大数据技术的发展，也就是我们现在免费使用的大数据技术 (Hadoop)。
要了解 Hadoop 的发展史，我们得先从 google 的"三驾马车"开始说起，google 分别在 2003 年、2004 年以及 2006 年发布了三篇论文：
The Google File System，简称 GFS
MapReduce：Simplified Data Processing on Large Clusters
Bigtable：A Distributed Storage System for Structured Data
因为上面的三篇论文拉开了开源大数据技术的帷幕，所以我们通俗的将它们叫做"三驾马车"，可见，这三篇论文的重要性了。
这三篇论文阐述的是解决大数据处理这个问题的思想，思想的发展是缓慢的，到今天为止，我们仍然使用这三篇论文提供的思想解决大数据处理的问题，但是我们发现技术的发展是不断迭代更新的，比如大数据的技术从 Hadoop 到 Spark 再到 Flink 等。所以说，如果我们要学习一项技术的话，最好的学习方法就是彻底掌握这个技术解决问题的思想，这样一来，即使技术不断的更新发展，我们也能很容易的跟上。
说完 google 的"三驾马车"，继续回到我们的主题，即 Hadoop 的发展。很多人都说 Hadoop 起源于 google 的"三驾马车"，其实这个是不严谨的，我们可以说成：Hadoop 的实现是参考 google "三驾马车" 中的 GFS 和 MapReduce 这 "两驾马车" 解决大数据处理问题的思想。如果把思想和技术分开的话，下面的说话应该更加的准确：
从思想上，Hadoop 起源于google "三驾马车" 中的 GFS 和 MapReduce 这 "两驾马车"
从技术上，Hadoop 实际上是起源于 Doug Cutting 研发的网络搜索引擎技术，而非 google 的搜索引擎技术
Hadoop 技术的起源
故事要从 1997 年的一个晴朗的下午开始说起，Doug Cutting 从这个时间开始开发第一个版本的 Lucene。Lucene 是一个全文搜索库，它要解决的问题本质上就是我们在前一篇文章提到的倒排索引。Lucene 其实是倒排索引的技术实现了，有了 Lucene ，我们就可以在海量的文章中快速的搜索包含指定关键词的文章。
Doug Cutting 花了 3 个月的时间开发完 Lucene，然后一直优化 Lucene，为了让更多人的使用 Lucene，Doug Cutting 在开源社区 Source Forge 中开源 Lucene，使用 Lucene 的人越来越多，反响越来越好，在 2001 年的时候 Lucene 在 Apache 上开源，用的人就越来越多了。
完成了 Lucene 项目后，Cutting 开始和 Mike Cafarella(卡法雷拉) 致力于对全网的网页进行索引，从而可以快速的通过关键字搜索(其实做的事情和 google 做的事情差不多)，通过他俩的努力，研发出了Apache Nutch 这个项目，这个项目是 Lucene 的子项目，它其实就是网络爬虫的技术实现。
一开始，他们在一台服务器上部署 Nutch，然后去爬取网络上所有的网页，当爬取到 1 亿个网页的时候，单台机器存储不下了，很明显，单台机器不可能存储的下整个网络上所有的网页。然后他们将服务器的数量提升到 4 台，虽然加服务器可以存储更多的网页数据，但是带来的复杂度确实非常的大，他们需要手动的处理服务器之间的数据交换、以及手动的处理磁盘空间(因为磁盘会满)，而且每次增加服务器的时候，复杂度都会呈指数级增长。
为了解决服务器扩展的问题，他们也尝试了很多方法，直到 2003 年十月份，google 发布了 GFS 分布式存储文件系统的论文，Cutting 和 Cafarella(卡法雷拉) 两个人阅读到这篇论文后，发现这篇论文解决的就是他们现在遇到的问题。随后，他俩就按照这篇论文的思路实现了一个分布式存储文件系统，就是 Nutch Distributed File System （简称 NDFS）
解决了存储的问题，Cutting 和 Cafarella 同样也需要面对怎么样对分布式存储的数据进行计算的问题。NDFS 分布式存储的特点，也就是数据分块存储在多台机器上，那么计算需要并行的进行计算，这样的话可以利用分布式存储的特点，从而提高计算的性能。在他们摸索的时候，同样，在 2004 年 google 发布了另一篇 MapReduce 的论文，Cutting 和 Cafarella(卡法雷拉) 看完这个论文后，发现这个解决方案也就是他们想要的，所以，他们就按照这篇论文的思想重新实现了一个分布式计算的技术，也命名为 MapReduce。并在 2005 年，将 MapReduce 集成到 Nutch 项目中。
在 2006 年的二月，Cutting 将 NDFS 和 MapReduce 从 Nutch 项目中剥离出来，单独创建一个名为 Hadoop 的项目，这个 Hadoop 项目包含了 Hadoop Common、HDFS (其实就是 NDFS，就是改了下名字而已) 和 MapReduce 三个模块。这样 Hadoop 就出世了。
Hadoop 技术的发展
在这个时候，Yahoo 看到了 google 的 GFS 和 MapReduce 的好处，也想使用这个分布式技术来实现他们的数据存储和处理，他们决定聘用 Doug Cutting 来帮助他们使用 Hadoop 来代替他们之前的数据存储和处理方案。事实证明，这是一个明智的选择，在 2007 年二月份的时候，Yahoo 的 Hadoop 集群的节点就已经达到了 1000 个了。
2007 年和 2008 年是 Hadoop 发展最快的两年，在这两年内，很多大公司，比如 Twitter、Facebook、LinkedIn 等都在使用 Hadoop，并且他们还贡献了很多的以 Hadoop 为核心的大数据处理分析工具，比如分布式协调工具 Zookeeper、Pig、Hive 、HBase 等。
2009 年的亚马逊开始提供 MapReduce 计算服务。同年，Cutting 离开 Yahoo，以首席架构师的身份去了 Cloudera (也就是 Hadoop 商用的组织，CDH 就是他们研发的)
2012 年，Yahoo 的 Hadoop 集群的节点数达到了 42000 个，同年，Hadoop 的 contributors 也达到了最多的 1200 个。
Hadoop 2.x
以上我们聊的是 1.x 版本的 Hadoop，在 Hadoop 1.x 中的 MapReduce 有一个很大的问题，那就是分布式数据处理和资源管理是在一起的，这样当数据量特别大，或者当数据处理任务特别多的时候会存在性能瓶颈，为了解决这个问题，在 2012 年，Hadoop 团队将分布式数据处理的逻辑和资源管理的逻辑拆分开，形成了一个独立的分布式资源管理技术，也就是 Yarn，这代表着 Hadoop 进入 Hadoop 2.x 时代。
Hadoop 3.x
为了提高 Hadoop 的性能，在 2017 年 12 月份，Hadoop 发布了 Hadoop 3.0.0 版本，预示着 Hadoop 进入到 Hadoop 3.x 时代。相对于 Hadoop 2.x，Hadoop 3.x 做了很多性能和功能上的优化。至今 Hadoop 3.x 版本仍然在迭代更新。
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来源：oschina
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