hadoop海量数据存储

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理海量数据。它的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。

HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它可以将大量数据分布式地存储在多个节点上。HDFS将数据切分成多个块，并将这些块复制到不同的节点上，以实现数据的冗余备份和高可用性。HDFS采用了主从架构，其中有一个NameNode负责管理文件系统的元数据，而多个DataNode负责存储实际的数据块。

MapReduce是Hadoop的计算模型，它将大规模的数据集分解成多个小任务，并在集群中的多个节点上并行执行这些任务。MapReduce模型由两个阶段组成：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，数据被切分成多个小块，并由多个Mapper并行处理。在Reduce阶段，Mapper的输出被合并和排序，并由多个Reducer并行处理，最终得到最终结果。

通过Hadoop的分布式存储和计算能力，可以有效地处理海量数据。它具有高可靠性、高扩展性和容错性等特点，适用于大规模数据处理和分析任务。