hadoop 和 hadoop文件系统的区别

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它旨在处理大规模数据集并在集群中进行分布式计算。它由两个主要组件组成：Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）和Hadoop分布式计算框架（Hadoop MapReduce）。

Hadoop文件系统（HDFS）是Hadoop的默认文件系统，它是一个分布式的、可靠的、高容错性的文件系统。HDFS被设计为在大规模集群上存储和处理大型数据集。它将数据切分成多个块，并将这些块分布式存储在集群中的多个节点上。HDFS具有高可用性和冗余性，通过数据复制来提供容错能力。

Hadoop分布式计算框架（Hadoop MapReduce）是Hadoop的另一个核心组件，它用于并行处理存储在HDFS上的数据。MapReduce框架将计算任务分解成多个子任务，并将这些子任务并行处理在集群中的多个节点上。MapReduce模型通过将计算任务分发到数据所在的节点来提高计算效率，这样可以减少数据传输的开销。

因此，Hadoop是一个包含分布式文件系统（HDFS）和分布式计算框架（MapReduce）的大规模数据处理平台。HDFS用于存储和管理数据，而MapReduce用于并行计算和处理数据。