Hadoop自身核心技术

Hadoop是一个开源的大数据处理框架，它的核心技术主要包括以下几个方面：

1. **Hadoop Distributed File System (HDFS)**: HDFS是Hadoop的核心组件之一，它是一个分布式文件系统，能够存储大量的数据在廉价的硬件上，提供高容错性和高吞吐量。数据被分割成块，并在多台机器上冗余存储，保证了数据的可靠性和可用性。

2. **MapReduce**: Hadoop的主要计算模型，MapReduce将复杂的数据处理任务分解为一系列简单的Map和Reduce阶段。Map阶段负责对数据进行分布式处理，Reduce阶段则汇总结果。这种模式简化了大规模数据处理的复杂性。

3. **YARN (Yet Another Resource Negotiator)**: 替代了早期版本中的JobTracker，YARN是一个资源调度器，它允许多个应用程序在同一集群上并行运行，提高了系统的灵活性和利用率。

4. **Hive**: Hadoop生态系统中的数据仓库工具，提供了SQL-like查询语言，使得非技术人员也能方便地访问和分析大数据。

5. **HBase**: Hadoop的NoSQL数据库，它是一个分布式、列式存储的数据库，适用于大量半结构化数据的存储和实时查询。

6. **Pig**: 是一个数据流语言，用于编写简单的、高度抽象的Hadoop MapReduce作业，帮助用户处理大规模数据集。