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Hadoop是一个开源的分布式计算框架,专门用于处理海量数据的存储与计算问题。它的核心设计思想是将数据分散存储在多个普通服务器上,并通过并行计算的方式高效处理这些数据。
Hadoop主要由两大核心组件组成: HDFS(分布式文件系统):负责将大文件切分成小块并分散存储在不同节点上,实现高容错性和高吞吐量的数据存储。 MapReduce:是Hadoop的分布式计算框架,它将计算任务分解成多个小任务,分配到各个节点并行执行,最后汇总结果。
此外,Hadoop生态系统还包括其他重要工具,例如HBase(分布式数据库)、Hive(数据仓库工具)和YARN(资源调度管理器),这些工具共同扩展了Hadoop的功能。
Hadoop适用于处理PB级别以上的大数据,广泛应用于互联网公司的日志分析、推荐系统、金融风控等领域。它的优势在于能够利用普通服务器集群实现高性价比的大规模数据处理,但随着技术的发展,Spark等新一代计算框架在某些场景下逐渐替代了Hadoop的部分功能。