Hadoop是什么？Hadoop介绍
官方网站：https://hadoop.apache.org/中文网站：Hadoop 中文网
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Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源分布式系统基础架构，主要用于办理海量数据的存储和分析计算问题。Hadoop通过其分布式架构和强大的处理能力，已经成为大数据处理范畴的重要工具之一。
以下是Hadoop的具体介绍：
1. Hadoop的构成
Hadoop框架主要由以下几个组件构成：
[*]Hadoop Common：提供其他Hadoop模块所需的Java库和实用步伐。
[*]Hadoop YARN：负责作业调理和集群资源管理的框架。
[*]Hadoop Distributed File System（HDFS）：提供对应用步伐数据的高吞吐量访问的分布式文件系统。
[*]Hadoop MapReduce：基于YARN的大型数据集并行处理系统。
2. Hadoop的核心组件
[*]HDFS：Hadoop分布式文件系统，以分布式存储的方式存储数据，接纳Master-slave架构，此中NameNode负责命名空间管理和文件访问控制，DataNode负责存储现实的业务数据。
[*]MapReduce：并行处理框架，用于处理和分析HDFS中的数据，包罗Map阶段和Reduce阶段。
[*]YARN：从Hadoop 2.x版本开始引入，用于资源管理和作业调理。
3. Hadoop的应用场景
Hadoop的应用场景非常广泛，包罗但不限于：
[*]日记处理：处理和分析大规模的日记数据，如网络日记、服务器日记、应用步伐日记等。
[*]数据仓库：作为数据仓库的基础，支持企业级的数据存储和分析需求，通过Hive或Impala等工具，将Hadoop转换成一个强大的数据仓库办理方案。
[*]海量存储：HDFS提供了一个高度可扩展的存储办理方案，用于处理PB级别的数据。
[*]文本挖掘：Hadoop的MapReduce模型非常得当于文本挖掘任务，如情感分析、主题建模和关键词提取。
[*]机器学习：Hadoop可以与机器学习库和框架联合使用，如Apache Mahout、Spark MLlib或H2O，以支持大规模机器学习任务。
4. Hadoop的优势
[*]高可靠性：Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
[*]高扩展性：Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
[*]高效性：Hadoop可以大概在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
[*]高容错性：Hadoop可以大概自动保存数据的多个副本，并且可以大概自动将失败的任务重新分配。
[*]低成本：Hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。
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