Hadoop是什么?其核心由兩大部分組成,分別是什么?

Hadoop是一個開源的分布式計算框架，它可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集并能夠在通常由計算機集群或者計算機網(wǎng)絡上的數(shù)千臺計算機上并行運行。Hadoop的設計初衷是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析的問題，它采用了分布式存儲和計算的方式，能夠快速有效地處理大量數(shù)據(jù)，并具備良好的擴展性和容錯性。

Hadoop的核心由兩大部分組成，分別是Hadoop分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System，簡稱HDFS）和Hadoop分布式計算框架（Hadoop MapReduce）。

1. Hadoop分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System，簡稱HDFS）：
   HDFS是Hadoop的存儲系統(tǒng)，它被設計用于支持大規(guī)模數(shù)據(jù)集的存儲和處理。HDFS采用了分布式存儲的方式，將數(shù)據(jù)劃分成多個數(shù)據(jù)塊，并通過數(shù)據(jù)冗余和數(shù)據(jù)分布在整個集群的方式，實現(xiàn)了高可靠性的數(shù)據(jù)存儲。HDFS采用主從結構，包含一個NameNode和多個DataNode，NameNode負責管理文件系統(tǒng)的命名空間和存儲元數(shù)據(jù)，DataNode負責存儲和管理實際的數(shù)據(jù)塊。HDFS支持高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問，適合用于海量數(shù)據(jù)存儲和批量數(shù)據(jù)處理。
2. Hadoop分布式計算框架（Hadoop MapReduce）：
   Hadoop MapReduce是Hadoop的計算框架，它采用了MapReduce并行計算模型，用于處理和分析存儲在HDFS中的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。MapReduce將計算任務劃分為兩個階段：Map（映射）階段和Reduce（歸約）階段。在Map階段中，數(shù)據(jù)被劃分為多個小的數(shù)據(jù)塊，分布式地進行分析和處理，并生成中間結果；在Reduce階段中，中間結果被整合和歸約，生成最終的結果。MapReduce框架能夠自動將計算任務并行分散到整個集群中的多個計算節(jié)點上進行處理，并在計算節(jié)點間進行數(shù)據(jù)的交換和傳輸。通過MapReduce的并行計算能力，Hadoop可以實現(xiàn)高效的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析，例如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)挖掘和機器學習等。

除了這兩個核心組件，Hadoop還包含了一些輔助工具和組件，用于提供更完善的功能和服務，例如Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）用于資源管理和作業(yè)調(diào)度，Hadoop Oozie用于工作流程調(diào)度和任務編排，Hadoop Hive用于簡化和擴展MapReduce任務的SQL查詢等。這些輔助工具和組件進一步擴展了Hadoop的功能和應用范圍。

總結起來，Hadoop是一個用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的分布式計算框架，它由HDFS和MapReduce組成。HDFS用于存儲和管理數(shù)據(jù)，提供高可靠性和高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問；MapReduce用于并行處理和分析存儲在HDFS中的數(shù)據(jù)集，實現(xiàn)高效的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析。Hadoop的設計理念和架構使得它成為當前大數(shù)據(jù)領域最為流行和廣泛應用的分布式計算框架之一。