Hadoop: 分布式计算框架 | 大数据处理利器

Hadoop 是一个分布式计算框架，专门用于处理大规模数据集的计算。它使用 HDFS (Hadoop 分布式文件系统) 来存储数据，并使用 MapReduce 编程模型来处理数据。Hadoop 的核心组件包括 MapReduce、HDFS 和 YARN。

Hadoop 的 MapReduce 编程模型是一个用于处理大规模数据集的并行计算框架。它将任务分成两个阶段：Map 和 Reduce。Map 阶段将输入数据切分成若干个小块，并将每个小块交给不同的计算机节点处理。Reduce 阶段将所有 Map 节点处理的结果进行合并，生成最终的结果。

HDFS 是一个分布式文件系统，它可以将大量数据存储在多个计算机节点上。它的特点是高可靠性、高可扩展性、高容错性和高性能。

YARN 是 Hadoop 的资源管理器，它可以管理计算机节点的资源，并为 MapReduce 任务分配计算资源。它的特点是高可扩展性、高容错性和高效性。

Hadoop 被广泛应用于大数据领域，它可以处理 PB 级别的数据集，并且具有高可靠性、高可扩展性和高容错性。Hadoop 的应用场景包括数据仓库、数据挖掘、搜索引擎、日志分析等。