大数据技术***教程
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简述信息一览：
hadoop到底是什么?
Hadoop是一个用于分布式存储和计算的大数据平台。以下是关于Hadoop的详细介绍：开发背景：Hadoop是由Apache基金会开发的开源软件框架。它允许在大量廉价计算机硬件上分布式地存储和处理大数据。核心设计目标：提供高可靠性、高可扩展性、高效性以及低成本的数据处理解决方案。
Hadoop是一个开源大数据处理框架，为分布式计算提供解决方案。其核心功能包括HDFS分布式文件系统与MapReduce计算模型。通过HDFS，用户可以轻松访问存储在多台机器上的数据，无须关注具体存储位置。
Hadoop：Hadoop是分布式系统数据处理的先驱，专注于批处理。它利用MapReduce框架，将大型数据集拆分到集群中以进行并行数据处理。Hadoop分布式文件系统（HDFS）提供了高度容错的文件存储，适用于处理非结构化数据（如文本、音频、***和日志）。
既可以是Hadoop 集群的一部分，也可以是一个独立的分布式文件系统，是开源免费的大数据处理文件存储系统。HDFS是Master和Slave的主从结构（是一种概念模型，将设备分为主设备和从设备，主设备负责分配工作并整合结果，或作为指令的来源；从设备负责完成工作，一般只能和主设备通信）。
是一个文件系统。相比较WinXP，它可以同时利用多台机器 装WinXP，1个WinXP系统你只能装在一台机器上。而1个Hadoop系统可以装在一台机上，也可以装在很多机器上。
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，实现了Google的MapReduce编程模型和框架，能够把应用程序分割成许多的 小的工作单元，并把这些单元放到任何集群节点上执行。在MapReduce中，一个准备提交执行的应用程序称为“作业（job）”，而从一个作业划分出 得、运行于各个计算节点的工作单元称为“任务（task）”。
Hadoop与MPP是什么关系?有什么区别和联系
1、Hadoop与MPP是两种不同的数据处理架构，它们之间存在明显的区别，但也在某些方面存在联系。区别：处理模型：Hadoop：基于分布式计算模型，主要利用MapReduce编程模型和HDFS文件系统来处理大规模数据集。它擅长处理批处理任务，即处理大量静态数据。MPP：***用共享无共享的架构，通过多个处理节点并行处理数据。
2、Hadoop作为一个开源项目群本身和MPP并没有什么直接关系，Hadoop中的子项目MapReduce虽然也是做数据分析处理的，但是一般只适用于离线数据分析，区别与MPP较为明显。因为Map和Reduce两个过程涉及到输出文件的存取和大量网络传输，因此往往达不到实时处理的要求。
3、Hadoop：Hadoop是一个广泛使用的开源软件平台，用于存储和处理大量数据。其核心的HDFS文件系统能够处理大量数据集的存储和分布式访问，并通过MapReduce编程模型进行数据处理和分析。Hadoop提供了大数据存储和处理的基本框架，也支持多种MPP架构下的数据处理和分析应用。
大数据中hadoop核心技术是什么
1、hadoop核心组件 用于解决两个核心问题：存储和计算 核心组件 ：1）Hadoop Common：一组分布式文件系统和通用I/O的组件与接口（序列化、Java RPC 和持久化数据结构）。
2、Hadoop的核心：HDFS：实现对分布式存储的底层支持，达到高速并行读写与大容量的存储扩展。MapReduce：实现对分布式任务的处理程序支持，保证高速分区处理数据。Hadoop将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，同时还会索引和跟踪这些数据，大幅度提升大数据处理和分析效率。
3、Hadoop核心架构，分为四个模块：Hadoop通用：提供Hadoop模块所需要的Java类库和工具。Hadoop YARN：提供任务调度和集群资源管理功能。Hadoop HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问方式。Hadoop MapReduce：大数据离线计算引擎，用于大规模数据集的并行处理。
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