۱.۱. ریشه‌های اولیه

هدوپ در اوایل دهه ۲۰۰۰ توسط داگ کاتینگ (Doug Cutting) به‌عنوان زیرپروژه موتور جستجوی ناچ (Nutch) متولد شد. ایده اصلی، ساخت چارچوبی برای پردازش داده‌های حجیم روی سخت‌افزارهای مقرون‌به‌صرفه بود.

کاتینگ از مقالات گوگل درباره Google File System (GFS) و الگوریتم MapReduce الهام گرفت تا سیستمی متن‌باز، مقیاس‌پذیر و تحمل‌پذیر خطا بسازد.

۱.۲. نقش شرکت‌های پیشرو در توسعه هدوپ

یاهو: اولین سازمان بزرگ که هدوپ را در پردازش داده‌های تجاری خود به کار گرفت.

فیسبوک و لینکدین: توسعه Hive و HBase برای غنی‌سازی اکوسیستم هدوپ.

علی‌بابا: استفاده برای تحلیل ترابایت‌ها داده تراکنشی در تجارت الکترونیک.

۱.۳. رشد انفجاری و کاربرد در صنایع

بانکداری: تحلیل تراکنش‌ها و کشف تقلب.

خرده‌فروشی: پیش‌بینی رفتار مشتریان.

IoT: پردازش داده‌های میلیون‌ها سنسور.

شبکه‌های اجتماعی: تحلیل تعاملات کاربران.

آمار کلیدی: بیش از ۵۰٪ از شرکت‌های فورچون ۵۰۰ از هدوپ استفاده می‌کنند. (منبع: Forbes)

۲.۱. HDFS: ستون فقرات ذخیره‌سازی

ذخیره‌سازی توزیع‌شده داده‌ها در بلوک‌های ۱۲۸ مگابایتی.

تحمل خطا با Replication Factor.

مقیاس‌پذیری با افزودن نودها.

۲.۲. MapReduce: موتور پردازش موازی

Map: پردازش اولیه داده‌ها.

Shuffle & Sort: گروه‌بندی بر اساس کلید.

Reduce: ترکیب نتایج.

۲.۳. YARN: مدیر منابع

مدیریت CPU، حافظه و دیسک.

زمان‌بندی اجرای همزمان چند برنامه.

۲.۴. Hadoop Common

کتابخانه‌ها و APIهای پایه برای ارتباط بین اجزا.

۳.۱. پیش‌نیازها

سیستم‌عامل: Linux یا Windows.

Java JDK 1.8+

SSH

حداقل ۱۰ گیگابایت فضای ذخیره‌سازی.

۳.۲. نصب روی تک‌گره (Single Node)

۱. دانلود هدوپ از وبسایت آپاچی . ۲. تنظیم متغیرهای محیطی (HADOOP_HOME). ۳. پیکربندی core-site.xml و hdfs-site.xml. ۴. فرمت کردن NameNode:

hdfs namenode -format

۵. اجرای HDFS و YARN:

start-dfs.sh start-yarn.sh

۳.۳. نصب روی چندگره (Multi Node)

نصب روی تمام نودها.

پیکربندی SSH بدون رمز.

تنظیم فایل‌های masters و slaves.

بررسی وضعیت با:

hdfs dfsadmin -report

۴.۱. مدل برنامه‌نویسی

Map: تولید جفت‌های (کلید، مقدار).

Shuffle & Sort: مرتب‌سازی بر اساس کلید.

Reduce: ترکیب و خروجی نهایی.

۴.۲. مثال کد شمارش کلمات (Java) public class WordCount { ... }

۴.۳. مزایا و محدودیت‌ها مزایا محدودیت‌ها پردازش موازی فقط مناسب پردازش دسته‌ای تحمل خطا نیاز به طراحی دقیق مقیاس‌پذیری عملکرد ضعیف در تعاملی‌ها

Hive: SQL برای هدوپ.

Pig: اسکریپت‌نویسی ETL.

HBase: پایگاه داده NoSQL توزیع‌شده.

Sqoop & Flume: انتقال داده‌ها.

ابزارهای دیگر: Spark، ZooKeeper، Ambari.

۶.۱. کاربردهای کلیدی صنعت کاربرد مثال بانکداری کشف تقلب تحلیل ۱۰۰M تراکنش خرده‌فروشی پیش‌بینی تقاضا ۵۰M مشتری IoT پردازش سنسورها ۱M دستگاه سلامت ژنومیک و بالینی PET اسکن ۶.۲. سناریوی واقعی

بهینه‌سازی مسیر ۱۰,۰۰۰ خودرو با ذخیره GPS در HDFS و پردازش با MapReduce.

Ambari، Cloudera Manager، Ganglia برای مانیتورینگ.

بهینه‌سازی بلوک‌ها، استفاده از Combiner، Data Balancing.

Backup منظم، تنظیم Replication Factor، مدیریت JobQueue.

مزایا

مقیاس‌پذیری افقی.

تحمل خطا.

متن‌باز بودن.

اکوسیستم غنی.

چالش‌ها

یادگیری دشوار.

محدودیت در Real-Time.

مدیریت پیچیده.

سربار بالا در کارهای کوچک.

Hadoop 3.x با Erasure Coding.

ترکیب با Spark.

اجرای ابری هیبریدی.

پردازش Edge برای IoT.

۱. یادگیری Java. ۲. آشنایی با Hive، Pig، HBase. ۳. راه‌اندازی کلاستر. ۴. مشارکت در متن‌باز. ۵. یادگیری مدیریت و بهینه‌سازی.

۱. هدوپ چیست؟ ۲. تفاوت HDFS با فایل‌سیستم معمولی؟ ۳. MapReduce چگونه کار می‌کند؟ ۴. نقش YARN چیست؟ ۵. ابزارهای اکوسیستم هدوپ کدامند؟

آپاچی هدوپ با معماری توزیع‌شده، اکوسیستم غنی و تحمل خطا، استاندارد طلایی کلان‌داده‌هاست. یادگیری آن برای متخصصان داده، مزیت رقابتی بزرگی ایجاد می‌کند.