hadoop,spark,Zookeeper,,, 这些名字都是怎么来的呢?

本文涉及的产品
云原生网关 MSE Higress,422元/月
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
注册配置 MSE Nacos/ZooKeeper,118元/月
简介: hadoop,spark,Zookeeper,,, 这些名字都是怎么来的呢?

Apache

首先我们要明白,Apache 是一个 http 服务器,而我们熟悉的另一种说法"Apache Hadoop"中的 Apache 则指的是 Apache 软件基金会。"Apache"是 Apache 软件基金会中的一个项目。

关于其名字,流传最广的解释是(也是最显而易见的):这个名字来自于一个事实:当Apache在1995年初开发的时候,它是由当时最流行的HTTP服务器NCSA HTTPd 1.3的代码修改而成的,因此是“一个修补的(a patchy)”服务器。

然而,在Apache服务器官方网站的FAQ中是这么解释的:“Apache这个名字是为了纪念名为Apache的美洲原住民印第安人的一支,众所周知他们拥有高超的作战策略和无穷的耐性。”贝伦多夫说:“我选择阿帕奇这个名字是取其积极含义。阿帕奇族是最后一个屈服于美国政府的民族。当时我们担心大公司迟早会参与竞争并‘教化’这块最早的网络之地,所以在我看来,阿帕奇是个很好的名称,也有人说这个词一语双关-因为正如Apache(与"a patchy"谐音)的名字所表明的那样,他们确实是在给服务器打补丁。”

Hadoop

说起 hadoop ,可能现在许多人都不会陌生,但读就不一定读的对了。

Hadoop的发音是 [hædu:p]。

Hadoop这个名字是Hadoop项目创建者Doug Cutting 的儿子的一只玩具的名字。他的儿子一直称呼一只黄色的大象玩具为 Hadoop 。这刚好满足Cutting 的命名需求,简短,容易拼写和发音,毫无意义,不会在别处使用。于是 Hadoop 就诞生了。

spark

Apache Spark的故事始于2009年,当时加州大学伯克利分校中一个名为的Matei Zaharia班级项目,项目名为Mesos。 当时的想法是构建一个可以支持各种集群系统的集群管理框架,类似 Yarn 。 在构建了 Mesos 后,开发人员需要一个基于 Mesos 架构的实际产品。 这,这就是Spark的诞生方式。

Spark有火花,鼓舞的意思,称之为Spark的原因是,他们希望这款产品能够激发基于Mesos的几款创新产品。
但是,正如我们现在所知,Spark现在已成为自己的项目,并且比大数据生态系统中的任何其他产品都具有更大的吸引力。
所谓无心插柳,莫过于此。

Kafka

1011838-20181016212411764-2080420640.png
如果你记性比较好,你应该会记得一篇高中的语文课文《变形记》。它的作者也叫kafka,全名是“Franz Kafka”。

那么apache kafka和Franz Kafka的名字相同只是巧合吗。这还真不是!

根据作者原话,因为apache kafka是一个用来优化读写的系统,所以用一个作家的名字来命名并不奇怪。而且作者在大学时非常喜欢Franz Kafka。此外,这个名字对于开源来说听起来很酷(emm...有点道理啊)。

Zookeeper

关于“ZooKeeper”这个项目的名字,其实也有一段趣闻。在立项初期,考虑到之前内部很多项目都是使用动物的名字来命名的(例如著名的Pig项目),雅虎的工程师希望给这个项目也取一个动物的名字。时任研究院的首席科学家RaghuRamakrishnan开玩笑地说:“在这样下去,我们这儿就变成动物园了!”此话一出,大家纷纷表示就叫动物园管理员吧一一一因为各个以动物命名的分布式组件放在一起,雅虎的整个分布式系统看上去就像一个大型的动物园了,而Zookeeper正好要用来进行分布式环境的协调一一于是,Zookeeper的名字也就由此诞生了。

如果你也知道哪些有意思的名字由来,不妨在评论里分享吧~~

相关实践学习
基于MSE实现微服务的全链路灰度
通过本场景的实验操作,您将了解并实现在线业务的微服务全链路灰度能力。
相关文章
|
2月前
|
分布式计算 Kubernetes Hadoop
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
177 6
|
2月前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
大数据-80 Spark 简要概述 系统架构 部署模式 与Hadoop MapReduce对比
大数据-80 Spark 简要概述 系统架构 部署模式 与Hadoop MapReduce对比
71 2
|
1月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第27天】在大数据时代,数据湖技术凭借其灵活性和成本效益成为企业存储和分析大规模异构数据的首选。Hadoop和Spark作为数据湖技术的核心组件,通过HDFS存储数据和Spark进行高效计算,实现了数据处理的优化。本文探讨了Hadoop与Spark的最佳实践,包括数据存储、处理、安全和可视化等方面,展示了它们在实际应用中的协同效应。
96 2
|
1月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第26天】本文详细探讨了Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用,通过具体案例展示了两者的最佳实践。Hadoop的HDFS和MapReduce负责数据存储和预处理,确保高可靠性和容错性;Spark则凭借其高性能和丰富的API,进行深度分析和机器学习,实现高效的批处理和实时处理。
70 1
|
28天前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
【赵渝强老师】基于ZooKeeper实现Hadoop HA
本文介绍了如何在4个节点(bigdata112、bigdata113、bigdata114和bigdata115)上部署HDFS高可用(HA)架构,并同时部署Yarn的HA。详细步骤包括环境变量设置、配置文件修改、ZooKeeper集群启动、JournalNode启动、HDFS格式化、ZooKeeper格式化以及启动Hadoop集群等。最后通过jps命令检查各节点上的后台进程,确保部署成功。
|
2月前
|
分布式计算 NoSQL Java
Hadoop-32 ZooKeeper 分布式锁问题 分布式锁Java实现 附带案例和实现思路代码
Hadoop-32 ZooKeeper 分布式锁问题 分布式锁Java实现 附带案例和实现思路代码
48 2
|
1月前
|
分布式计算 大数据 Apache
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
【10月更文挑战第26天】在当今这个数据爆炸的时代,能够高效地处理和分析海量数据成为了企业和组织提升竞争力的关键。作为一款高性能的列式数据库系统,ClickHouse 在大数据分析领域展现出了卓越的能力。然而,为了充分利用ClickHouse的优势,将其与现有的大数据处理框架(如Apache Spark和Apache Flink)进行集成变得尤为重要。本文将从我个人的角度出发,探讨如何通过这些技术的结合,实现对大规模数据的实时处理和分析。
109 2
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
|
2月前
|
存储 分布式计算 算法
大数据-106 Spark Graph X 计算学习 案例:1图的基本计算、2连通图算法、3寻找相同的用户
大数据-106 Spark Graph X 计算学习 案例:1图的基本计算、2连通图算法、3寻找相同的用户
68 0
|
2月前
|
消息中间件 分布式计算 NoSQL
大数据-104 Spark Streaming Kafka Offset Scala实现Redis管理Offset并更新
大数据-104 Spark Streaming Kafka Offset Scala实现Redis管理Offset并更新
44 0
|
2月前
|
消息中间件 存储 分布式计算
大数据-103 Spark Streaming Kafka Offset管理详解 Scala自定义Offset
大数据-103 Spark Streaming Kafka Offset管理详解 Scala自定义Offset
98 0