开源对Apache Hadoop生态系统的影响是什么

Hadoop生态系统取得如此巨大成功的一个主要原因是它是一个免费开放的大数据软件框架。软件开发人员可以访问和修改其源代码，以创建自己的大数据产品或应用程序。Hadoop已经创建了几个大数据分析应用程序。在大数据定义我们生活的时候，可以公平地说Hadoop一直在定义应该如何分析大数据。这主要是因为Apache Hadoop生态系统从开源软件中获得了原则值。在这种情况下，确定激发Hadoop生态系统的原则是非常恰当的。突出原则将在下面讨论。

启发Apache Hadoop的突出开源原则

访问源代码 - 根据开源原则，任何人都可以使用开源软件的源代码进行修改和增强。软件开发人员甚至可以使用源代码创建软件应用程序。因此，Hadoop框架正在被重用和修改，以围绕它开发几个软件应用程序。

协作 - 当多个人聚在一起时，就会创建高质量的开源软件。协作可以产生新的想法，解决在孤岛中工作的人可能无法解决的复杂问题，并发现查看问题的新方法。

不歧视任何利益 - 根据开源系统，任何人都可以编辑源代码，创建软件应用程序并免费赠送，出售或用于研究目的。该原则激发了几种软件应用程序的创建，这些应用程序可以免费获得，也可以从商业上获得。

许可证是技术中立的 - 开源许可证条款和条件不支持任何特定技术或编程语言。源代码可用于在任何平台上开发软件应用程序。

对使用的软件没有限制 - 任何访问源代码和开发其他软件应用程序的人都可以免费使用其他软件或其他源代码。

开源对Hadoop生态系统的影响

Hadoop生态系统是一个全面，组织良好的安排，使大数据分析变得简单而准确。Hadoop生态系统包含多个软件应用程序，每个应用程序都专门处理特定任务。然而，虽然整个生态系统是软件工具的组合，但每个工具本身都能够独立完成专门的工作。这意味着您可以选择实现目的所需的特定工具 - Hadoop非常灵活。Hadoop不会通过强制您以某种方式使用该软件的规则来绑定您。您可以以任何您喜欢的方式使用源代码。

让我们来看看Hadoop生态系统如何工作的概述，以及它如何包含开源原则。

让我们从Hadoop的基本定义开始。据IBM称，“Apache Hadoop是一个开源软件项目，可以跨商品服务器集群分布式处理大型数据集。它旨在从单个服务器扩展到数千台机器，具有非常高的容错能力。这些集群的弹性不是依赖于高端硬件，而是来自软件在应用层检测和处理故障的能力。“

Hadoop如何工作?Hadoop生态系统包含不同的单元，每个单元执行不同的工作。不同的单位是：

Hadoop分布式文件系统(HDFS) - HDFS是Hadoop的大数据存储系统。您可以存储大量数据并在处理时取出数据。为了存储数据，Hadoop使用分布式框架，其中数据存储在许多商品服务器上。这种安排是这样的，即使服务器脱机，它也不会干扰整个设置; 它照常营业。这就是使Hadoop成为一个弹性系统的原因。虽然HDFS是Hadoop自己的数据存储工具，但它也可以使用外部文件系统来存储数据。

MapReduce - MapReduce应用程序分析和处理HDFS存储的大数据。它从HDFS中提取数据，而无需使用行业标准的SQL或其他查询语言。MapReduce使用其他基于Java的应用程序来处理数据。

Hadoop生态系统提供了速度和可靠性，因为数据存储和分析不依赖于托管数据的多个商用服务器中的任何一个。大数据以及HDFS和MapReduce存储在每个商品服务器中。因此，即使一台或多台服务器出现故障，工作也不会中断。这里的假设是服务器可能随时出现故障并且无法停止。因此，系统需要到位，以确保在服务器出现故障时不会中断工作。

Hadoop的一大特色是它的灵活性。要开发软件应用程序，Hadoop的用户不一定需要使用HDFS或MapReduce。例如，Amazon Web Services系统已将其专有的S3文件系统与Hadoop相匹配，而无需使用HDFS。同样，DataStax Brisk是一个不使用HDFS的Hadoop应用程序。而是使用Apache Cassandra的 CassandraFS。因此，您已经可以看到开源系统的原理如何激发了Hadoop生态系统。

确定开源对Hadoop的影响并不难。可以肯定地说，Hadoop生态系统将编写将来如何处理大数据的规则。只要Hadoop忠于开源软件的价值，就会出现这种情况。开源是Hadoop生态系统的精神和灵魂。无论软件工具多么强大或智能，如果不向全球软件社区提供或共享，它就无法获得普遍接受。

目前，开源软件是所有软件社区的主要吸引力。Apache Hadoop是最成功的开源平台之一。相关的Hadoop生态系统产品也基于开源软件。开源哲学肯定会在不久的将来受欢迎，这意味着我们可以期待许多新的软件平台。