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Hadoop：大数据处理的核心框架

一、引言

随着数据量的不断增长，传统的数据处理方式已经无法满足现代企业和组织的需求。Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，为大数据处理提供了强大的支持。本文将对Hadoop进行详细介绍，包括其基本概念、核心组件、应用场景以及安装配置等方面。

二、Hadoop概述

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，主要解决的是海量数据的存储和计算问题。Hadoop具有高效、可靠、可扩展和容错性强的特点，使得它成为大数据处理领域的核心框架之一。

Hadoop主要由HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce两部分组成。HDFS负责数据的存储，而MapReduce则负责数据的计算。Hadoop通过分布式存储和分布式计算，实现了对海量数据的快速处理和分析。

三、Hadoop核心组件

  1. HDFS（Hadoop Distributed File System）

HDFS是Hadoop的核心组件之一，它是一个高度容错性的分布式文件系统，能够处理超大数据集。HDFS将数据存储在多个节点上，并通过复制数据来提高数据的可靠性和可用性。HDFS还提供了数据块的概念，将数据分成多个块进行存储，以便进行并行处理。

理解概念图：

Hadoop：大数据处理的核心框架_第1张图片

    2. MapReduce

MapReduce是Hadoop的另一个核心组件࿰

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