首席架构师李智慧解析交互方式趋势：大数据分析驱动个性化推荐，如字节跳动推荐新闻、视频，淘宝推荐商品。

大数据技术源起于Google在2004年发表的“三驾马车”论文，包括GFS、MapReduce和BigTable。这些技术解决搜索引擎在数据存储和计算上的需求。

Hadoop起源于Lucene开源项目创始人Doug Cutting的实践，他将大数据功能从Nutch中分离出来，创建了独立项目Hadoop，包括HDFS和MapReduce。

深入解析极客大学架构师大数据课程：GFS、MapReduce、BigTable三驾马车与Hadoop HDFS第23课精华总结

Hadoop迅速被Yahoo、百度、阿里巴巴等公司采用，2008年成为Apache顶级项目，Doug Cutting也成为Apache基金会主席。

随后，Hadoop生态圈逐渐形成，包括Sqoop、Flume、Oozie等周边产品。

2012年，Yarn将资源调度与MapReduce执行分离，Spark因适合机器学习而崭露头角。

大数据应用涵盖数据分析、数据挖掘、机器学习等领域，使用Hive、Spark SQL、TensorFlow、Mahout等工具。

大数据起源于搜索引擎，发展至数据仓库、数据挖掘、机器学习等多个时代。

在医疗、教育、金融等领域，大数据和AI技术得到广泛应用，如医学影像识别、病历智能分析、AI外语教学、智能解题、舆情监控等。

HDFS以流式数据访问模式存储超大文件，通过副本机制保证可靠性，适用于处理大数据集。

HDFS包括NameNode和DataNode，NameNode管理文件元数据，DataNode存储实际数据。

HDFS支持文件的分块存储和副本管理，通过心跳和块报告机制进行故障检测和自动恢复。

HDFS客户端通过RPC与NameNode交互，以pipeline方式写入数据到DataNode，并进行数据完整性校验。

DataNode故障时，NameNode会进行副本复制以保持数据冗余；NameNode或Client故障时，会影响数据一致性和可用性。

Hadoop支持数据压缩、SequenceFile格式、数据块大小调整等优化存储和传输的机制。

通过FileSystem API和Path对象，可以读取Hadoop文件系统中的数据。