hadoop什么时候开源的 apache hadoop的什么实现了？
Hadoop大数据框架的发展历程？
Hadoop的主要发展历程：
2008年1月，Hadoop成为Apache的顶级项目。
2008年6月，Hadoop的第一个SQL框架——Hive成为Hadoop的子项目。
2009年7月，MapReduce和Hadoop分布式文件系统(HDFS)成为Hadoop项目的独立子项目。
2009年7月，Avro和Chukwa成为Hadoop新的子项目。
2010年5月，Avro脱离Hadoop项目，成为Apache的顶级项目。
2010年5月，HBase脱离Hadoop项目，成为Apache的顶级项目。
2010年9月，Hive脱离Hadoop，成为Apache的顶级项目。
2010年9月，Pig脱离Hadoop，成为Apache的顶级项目。
2010 -2011年，扩展后的Hadoop社区忙于构建大量新组件(Crunch、Sqoop、Flume、Oozie等。)来拓展Hadoop的使用场景和可用性。
2011年1月，ZooKeeper脱离Hadoop，成为Apache的顶级项目。
2011年12月，Hadoop 1 . 0 . 0版本发布，标志着Hadoop在生产上已经初具规模。
2012年5月，Hadoop版本2.0.0-alpha发布，这是Hadoop-2.x系列的第一个版本(alpha)。相比之前的Hadoop-1.x系列，Hadoop-2.x版本中加入了YARN，YARN成为了Hadoop的一个子项目。
2012年10月，Impala加入Hadoop生态系统。
2013年10月，Hadoop 2 . 0 . 0版本发布，标志着Hadoop正式进入MapReduce v2.0时代。
2014年2月，Spark开始取代MapReduce成为Hadoop的默认执行引擎，成为Apache的顶级项目。
2017年12月，继Hadoop3.0.0的四个Alpha版本和一个Beta版本之后，Hadoop 3.0.0的第一个可用版本发布。
apache hadoop的什么实现了？
Hadoop是MapReduce的开源实现，它使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)。
Apache Hadoop是一个软件平台，允许您轻松开发和运行处理大量数据的应用程序。
MapReduce将应用程序分成许多小任务块来执行。为了确保可靠性，HDFS将创建数据块的多个副本，并将它们放在集群的计算节点中，MapReduce将在存储数据副本的地方对它们进行处理。
在hadoop中，有一个主节点和多个数据节点。客户端在进行查询等操作时，只需要与主节点(即元数据服务器)进行交互，获取所需的文件操作信息，然后与数据节点进行通信，传输实际数据。
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