什麼是Hadoop，為什麼要學習它

Hadoop 是由 Apache 開發的分布式系統基礎設施。

Hadoop 實現了分布式檔案系統或 Hadoop 分布式檔案系統，該系統具有高度容錯能力，旨在部署在低成本硬體上。 它還提供高吞吐量來訪問應用程式的資料，適用於具有大型資料集的應用程式。 HDFS 放寬了 PoSix 要求，以流的形式訪問檔案系統中的資料。

Hadoop框架的核心設計是HDFS為海量資料提供儲存，MapReduce為海量資料提供計算。

沒有人希望你學習，如果有人想讓你學習，那麼你應該問他們為什麼要學習，如果你想學習，那麼你應該問自己為什麼要學習。

Hadoop 是由 Apache 開發的分布式系統基礎設施。 使用者可以在不了解分發的基本細節的情況下開發分布式程式。 利用集群、高速計算和儲存的強大功能。

Hadoop實現了Hadoop分布式檔案系統，或簡稱為Hadoop，該系統具有高度的容錯能力，旨在部署在低成本硬體上。 它還提供高吞吐量來訪問應用程式的資料，適用於具有大型資料集的應用程式。 HDFS放寬了POSIX要求，使檔案系統中的資料可以流的形式訪問。

Hadoop是乙個分布式計算解決方案和乙個開源框架。

Hadoop寫入並執行分布式應用程式來處理大規模資料，專為離線和大規模資料分析而設計，但不適合隨機讀寫幾條記錄的事務模式。 Hadoop = HDFS（檔案系統、資料儲存技術相關）+MapReduce（資料處理），Hadoop資料可以是任何形式，在處理半結構化和非結構化資料方面比關係型資料庫有更好的效能，具有更靈活的處理能力，任何資料形式最終都會被轉換成鍵值，這是基礎資料單元。 使用函式代替 SQL，SQL 是查詢語句，mapreduce 是用指令碼和 **，對於關係型資料庫，用於 SQL 的 Hadoop 有開源工具 Hive。

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Hadoop 是乙個框架，用於在大型集群中的廉價硬體裝置上執行應用程式。 Hadoop 透明地為應用程式提供了一組穩定可靠的介面和資料移動。 Google 的 MapReduce 演算法是在 Hadoop 中實現的，它能夠將應用程式劃分為許多小的工作單元，每個工作單元都可以在任何集群節點上執行或重複執行。

此外，Hadoop 提供了乙個分布式檔案系統，用於在單個計算節點上儲存資料，並為資料讀取和寫入提供高吞吐率。 Hadoop框架由於應用了Map Reduce和分布式檔案系統，具有很高的容錯能力，可以自動處理故障節點。 Hadoop 框架已在具有 600 個節點的集群中進行了測試。

Hadoop 是一種程式設計模型，專為離線和大規模資料分析而設計，用於處理現實世界的問題。 具體用途一般分為資料分布式儲存、日誌處理、ETL、機器學習、搜尋引擎、資料探勘等。