在SIP项目设计的过程中，对于它庞大的日志在开始时就考虑使用任务分解的多线程处理模式来分析统计，在我从前写的文章《Tiger Concurrent Practice --日志分析并行分解设计与实现》中有所提到。但是由于统计的内容暂时还是十分简单，所以就采用Memcache作为计数器，结合MySQL就完成了访问控制以及统计的工作。然而未来，对于海量日志分析的工作，还是需要有所准备。现在最火的技术词汇莫过于“云计算”，在Open API日益盛行的今天，互联网应用的数据将会越来越有价值，如何去分析这些数据，挖掘其内在价值，就需要分布式计算来支撑海量数据的分析工作。
回过头来看，早先那种多线程，多任务分解的日志分析设计，其实是分布式计算的一个单机版缩略，如何将这种单机的工作进行分拆，变成协同工作的集群，其实就是分布式计算框架设计所涉及的。在去年参加BEA大会的时候，BEA和VMWare合作采用虚拟机来构建集群，无非就是希望使得计算机硬件能够类似于应用程序中资源池的资源，使用者无需关心资源的分配情况，从而最大化了硬件资源的使用价值。分布式计算也是如此，具体的计算任务交由哪一台机器执行，执行后由谁来汇总，这都由分布式框架的Master来抉择，而使用者只需简单地将待分析内容提供给分布式计算系统作为输入，就可以得到分布式计算后的结果。
Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，在很多大型网站上都已经得到了应用，如亚马逊、Facebook和Yahoo等等。对于我来说，最近的一个使用点就是服务集成平台的日志分析。服务集成平台的日志量将会很大，而这也正好符合了分布式计算的适用场景（日志分析和索引建立就是两大应用场景）。
当前没有正式确定使用，所以也是自己业余摸索，后续所写的相关内容，都是一个新手的学习过程，难免会有一些错误，只是希望记录下来可以分享给更多志同道合的朋友。
什么是Hadoop？
搞什么东西之前，第一步是要知道What（是什么），然后是Why（为什么），最后才是How（怎么做）。但很多开发的朋友在做了多年项目以后，都习惯是先How，然后What，最后才是Why，这样只会让自己变得浮躁，同时往往会将技术误用于不适合的场景。
Hadoop框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS。MapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。
MapReduce从它名字上来看就大致可以看出个缘由，两个动词Map和Reduce，“Map（展开）”就是将一个任务分解成为多个任务，“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。这不是什么新思想，其实在前面提到的多线程，多任务的设计就可以找到这种思想的影子。不论是现实社会，还是在程序设计中，一项工作往往可以被拆分成为多个任务，任务之间的关系可以分为两种：一种是不相关的任务，可以并行执行；另一种是任务之间有相互的依赖，先后顺序不能够颠倒，这类任务是无法并行处理的。回到大学时期，教授上课时让大家去分析关键路径，无非就是找最省时的任务分解执行方式。在分布式系统中，机器集群就可以看作硬件资源池，将并行的任务拆分，然后交由每一个空闲机器资源去处理，能够极大地提高计算效率，同时这种资源无关性，对于计算集群的扩展无疑提供了最好的设计保证。（其实我一直认为Hadoop的卡通图标不应该是一个小象，应该是蚂蚁，分布式计算就好比蚂蚁吃大象，廉价的机器群可以匹敌任何高性能的计算机，纵向扩展的曲线始终敌不过横向扩展的斜线）。任务分解处理以后，那就需要将处理以后的结果再汇总起来，这就是Reduce要做的工作。
图1：MapReduce结构示意图