【hadoop介绍】Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理和存储大规模数据集。它由 Apache 基金会开发和维护，能够运行在由普通服务器组成的集群上，具备高容错性和可扩展性。Hadoop 的核心设计目标是为大数据提供高效、可靠的处理能力，广泛应用于数据仓库、日志分析、机器学习等领域。
以下是 Hadoop 的主要组成部分及其功能总结：
| 模块名称 | 功能描述 |
| HDFS | 分布式文件系统，用于存储大规模数据，具有高可靠性和容错性。 |
| MapReduce | 分布式计算框架，用于并行处理大规模数据集，支持批处理任务。 |
| YARN | 资源管理与调度框架，负责集群资源的分配与任务调度，提高资源利用率。 |
| Common | 提供 Hadoop 各组件共享的库和工具，如序列化、RPC 通信等。 |
| HBase | 基于 HDFS 的分布式数据库，适合实时读写大规模数据。 |
| ZooKeeper | 分布式协调服务，用于管理配置信息、命名服务、分布式锁等。 |
Hadoop 的优势在于其强大的扩展能力和对硬件成本的低要求。用户可以通过添加更多节点来提升系统的处理能力，而无需更换昂贵的专用设备。此外，Hadoop 支持多种编程语言，开发者可以根据需求选择合适的工具进行数据处理。
尽管 Hadoop 在大数据处理领域表现优异，但它也存在一定的局限性。例如，对于实时数据处理和复杂的交互式查询，Hadoop 并非最佳选择。因此，在实际应用中，常将 Hadoop 与其他技术（如 Spark、Flink）结合使用，以满足多样化的数据处理需求。
总体而言，Hadoop 是大数据生态系统中的重要基石，为海量数据的存储与处理提供了坚实的基础。随着技术的不断发展，Hadoop 也在持续优化和演进，以适应更加复杂的数据应用场景。