一、请图示Hadoop核心功能模块，简要介绍各模块的功能，并分 析Hadoop的优势。

Hadoop是一个开源的大数据处理框架，主要由两个核心组件组成：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。以下是这两个主要模块以及Hadoop整体优势的简要介绍：

1. Hadoop Distributed File System (HDFS):
- **图示说明**: HDFS通常用一个树状结构表示，包含一个名称节点（NameNode）和多个数据节点（DataNodes）。NameNode负责存储元数据（如文件目录信息），而DataNodes存储实际的数据块。
- **功能**: HDFS分布式存储大量数据，支持高容错性和高吞吐量。它将大文件分割成多个数据块，每个块分布在不同节点上，提供冗余备份以防止单点故障。
- **优势**: 高可用性、容错性强、成本效益好（利用廉价硬件）。

2. MapReduce:
- **图示说明**: MapReduce的工作流程通常画为一个“Map-Shuffle-Reduce”过程，分为Map阶段（处理输入数据）和Reduce阶段（对中间结果进行汇总）。
- **功能**: MapReduce是一个计算模型，用于执行批处理式的并行计算任务。Map函数遍历输入数据，Reduce函数对Map的结果进行聚合。
- **优势**: 支持大规模数据处理，通过分布计算降低单台机器的负载，适合离线计算场景。

Hadoop的优势总结：
- **可扩展性**：通过增加服务器节点，可以水平扩展处理能力。
- **容错性**：通过数据冗余和错误检测机制，保证即使部分节点故障也能继续运行。
- **成本效益**：利用廉价硬件和分布式处理，降低存储和计算成本。
- **易用性**：HDFS和MapReduce设计简洁，开发者能快速上手处理大数据。