大数据Hadoop技术

大数据Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由Apache基金会维护。它最初是为了处理大规模的数据集而设计的，尤其适合那些无法单靠单台机器内存和处理能力完成的任务。Hadoop的核心组件包括：

1. Hadoop Distributed File System (HDFS): 用于存储大量数据，将数据分散在多台廉价的硬件上，提供高容错性和高吞吐量。

2. MapReduce: 是一种编程模型，用于简化并行计算任务，它将复杂的计算任务拆分成小的、可并行处理的部分（Map阶段）和汇总结果的部分（Reduce阶段）。

3. YARN (Yet Another Resource Negotiator): 代替早期版本的JobTracker，作为资源管理和调度器，允许多个数据处理引擎（如Spark和Hive）在YARN上运行。

4. HBase: 是一个分布式、列式存储的NoSQL数据库，适合于存储大量半结构化或非结构化数据，常用于实时查询。

5. Hive: 基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL-like查询接口，使得非技术人员也能访问Hadoop中的数据。

Hadoop技术的优势在于它可以处理PB级别的数据，而且成本低廉，扩展性好。然而，对于实时分析和低延迟的应用场景，Hadoop可能不是最佳选择，这时可能会考虑使用Spark等更现代化的大数据处理框架。