简述Hadoop的核心设计目标

Hadoop是一个开源的大数据处理框架，它的核心设计目标主要有三个：

1. **高可靠性（High Availability）**：Hadoop通过将数据分布在多个计算机节点上，并利用冗余存储（Data Replication），即使某些节点发生故障，也能够从其他节点恢复数据，从而保证系统的高可用性。

2. **高可扩展性（Scalability）**：Hadoop的设计允许用户方便地增加硬件资源来扩展计算能力和存储，通过MapReduce编程模型，开发者可以并行处理大量的数据，而无需关心底层的具体机器配置。

3. **成本效益（Cost Efficiency）**：Hadoop最初是针对廉价硬件环境设计的，它可以运行在普通的商用服务器集群上，而不是昂贵的专业硬件。这使得大型企业可以用相对较低的成本处理海量数据。

4. **简单性（Ease of Use）**：Hadoop采用了简单的文件系统接口（Hadoop Distributed File System, HDFS）和分布式编程模型（MapReduce），使得数据科学家和开发人员能够更容易地编写并运行大规模的数据处理任务。

这些设计目标共同构成了Hadoop能够在云计算环境下有效处理大数据的基础。