在互联网这个领域一直有这样的说法：“如果老二无法战胜老大，那么就把老大赖以生存的东西开源吧”。当年Yahoo!与Google还是处在强烈竞争关系时候，招聘了Doug(Hadoop创始人)，把Google老大赖以生存的DFS与Map-Reduce开源了，开始了Hadoop的童年时期。差不多在2008年的时候，Hadoop才算逐渐成熟。
从初创到现在，Hadoop经过了至少7年的积累，现在的Hadoop不仅是当年的老二Yahoo的专用产品了，从Hadoop长长的用户名单中，可以看到Facebook、Linkedin、Amazon，可以看到EMC、eBay、Twitter、IBM、Microsoft,、Apple、HP...国内的公司有淘宝、百度等等。
本文将对Hadoop七年(2004-2011)的发展历程进行梳理。读完本文后，将不难看出，Hadoop的发展基本上经历了这样一个过程：从一个开源的Apache基金会项目，随着越来越多的用户的加入，不断地使用、贡献和完善，形成一个强大的生态系统，从2009年开始，随着云计算和大数据的发展，Hadoop作为海量数据分析的最佳解决方案，开始受到许多IT厂商的关注，从而出现了许多Hadoop的商业版以及支持Hadoop的产品，包括软件和硬件。
在互联网这个领域一直有这样的说法：“如果老二无法战胜老大，那么就把老大赖以生存的东西开源吧”。当年Yahoo!与Google还是处在强烈竞争关系时候，招聘了Doug(Hadoop创始人)，把Google老大赖以生存的DFS与Map-Reduce开源了，开始了Hadoop的童年时期。差不多在2008年的时候，Hadoop才算逐渐成熟。
从初创到现在，Hadoop经过了至少7年的积累，现在的Hadoop不仅是当年的老二Yahoo的专用产品了，从Hadoop长长的用户名单中，可以看到Facebook、Linkedin、Amazon，可以看到EMC、eBay、Twitter、IBM、Microsoft,、Apple、HP...国内的公司有淘宝、百度等等。
本文将对Hadoop七年(2004-2011)的发展历程进行梳理。读完本文后，将不难看出，Hadoop的发展基本上经历了这样一个过程：从一个开源的Apache基金会项目，随着越来越多的用户的加入，不断地使用、贡献和完善，形成一个强大的生态系统，从2009年开始，随着云计算和大数据的发展，Hadoop作为海量数据分析的最佳解决方案，开始受到许多IT厂商的关注，从而出现了许多Hadoop的商业版以及支持Hadoop的产品，包括软件和硬件。
2004年，Google发表论文，向全世界介绍了MapReduce。
2005年初，为了支持Nutch搜索引擎项目，Nutch的开发者基于Google发布的MapReduce报告，在Nutch上开发了一个可工作的MapReduce应用。
2005年年中，所有主要的Nutch算法被移植到使用MapReduce和NDFS(Nutch Distributed File System )来运行。
2006年1月，Doug Cutting加入雅虎，Yahoo!提供一个专门的团队和资源将Hadoop发展成一个可在网络上运行的系统。
2006年2月，Apache Hadoop项目正式启动以支持MapReduce和HDFS的独立发展。
2007年，百度开始使用Hadoop做离线处理，目前差不多80%的Hadoop集群用作日志处理。
2007年，中国移动开始在“大云”研究中使用Hadoop技术，规模超过1000台。
2008年，淘宝开始投入研究基于Hadoop的系统——云梯，并将其用于处理电子商务相关数据。云梯1的总容量大概为9.3PB，包含了1100台机器，每天处理约18000道作业，扫描500TB数据。
2008年1月，Hadoop成为Apache顶级项目。
2008年2月，Yahoo!宣布其搜索引擎产品部署在一个拥有1万个内核的Hadoop集群上。
2008年7月，Hadoop打破1TB数据排序基准测试记录。Yahoo!的一个Hadoop集群用209秒完成1TB数据的排序 ，比上一年的纪录保持者保持的297秒快了将近90秒。