Apache Hadoop：开源分布式计算框架

"06hadoop基础架构——好程序" Apache Hadoop是一个开源的软件平台，由Apache Software Foundation维护。这个平台的设计目标是处理和存储大量数据，尤其适用于那些不适合在单机或传统数据库上处理的海量数据。Hadoop的核心特性包括高可靠性、可扩展性和分布式计算能力。 Hadoop的核心模块包括： 1. Hadoop Common：这是Hadoop的基础组件，包含了一系列通用工具和服务，如网络通信、I/O、安全和系统管理功能，为其他Hadoop模块提供支持。 2. HDFS（Hadoop Distributed File System）：HDFS是Hadoop的核心组成部分，它是一个分布式文件系统，旨在跨多台机器（节点）存储和处理数据。HDFS设计为容错性极强，能够自动处理硬件故障，并能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大数据应用。 3. YARN（Yet Another Resource Negotiator）：这是一个分布式作业调度和管理系统，负责资源管理和任务调度。YARN将Hadoop的资源管理和计算任务分开，使得系统可以更有效地运行各种计算框架，而不仅仅是MapReduce。 4. MapReduce：Hadoop的MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行处理。它分为Map和Reduce两个阶段，Map阶段将任务分解，Reduce阶段进行结果聚合。MapReduce框架在YARN上运行，提供了高效的数据处理能力。 Hadoop生态圈除了这些核心组件外，还包括其他相关的项目，如HBase（分布式数据库）、Hive（数据仓库工具）、Pig（数据分析工具）、ZooKeeper（分布式协调服务）等。ZooKeeper尤其重要，它为分布式应用提供一致性服务，例如命名服务、配置管理、组服务和同步服务，确保整个Hadoop集群的协调一致。 Hadoop的使用场景通常涉及大数据分析、日志处理、机器学习、流处理等。通过Hadoop，企业能够以相对较低的成本处理PB级别的数据，提升数据处理效率，实现数据驱动的决策。 Hadoop是一个强大的大数据处理框架，通过其核心组件和周边工具，为企业提供了处理海量数据的能力，是大数据时代的重要基础设施。对于开发人员而言，理解和掌握Hadoop的架构和工作原理，能够更好地利用这一平台解决实际的业务问题。