Hadoop是什么?其核心由两大部分组成,分别是什么?
hadoop是一个开源的分布式计算框架，它可以处理大规模数据集并能够在通常由计算机集群或者计算机网络上的数千台计算机上并行运行。hadoop的设计初衷是为了解决大规模数据处理和分析的问题，它采用了分布式存储和计算的方式，能够快速有效地处理大量数据，并具备良好的扩展性和容错性。
hadoop的核心由两大部分组成，分别是hadoop分布式文件系统（hadoop distributed file system，简称hdfs）和hadoop分布式计算框架（hadoop mapreduce）。
hadoop分布式文件系统（hadoop distributed file system，简称hdfs）：
hdfs是hadoop的存储系统，它被设计用于支持大规模数据集的存储和处理。hdfs采用了分布式存储的方式，将数据划分成多个数据块，并通过数据冗余和数据分布在整个集群的方式，实现了高可靠性的数据存储。hdfs采用主从结构，包含一个namenode和多个datanode，namenode负责管理文件系统的命名空间和存储元数据，datanode负责存储和管理实际的数据块。hdfs支持高吞吐量的数据访问，适合用于海量数据存储和批量数据处理。hadoop分布式计算框架（hadoop mapreduce）：
hadoop mapreduce是hadoop的计算框架，它采用了mapreduce并行计算模型，用于处理和分析存储在hdfs中的大规模数据集。mapreduce将计算任务划分为两个阶段：map（映射）阶段和reduce（归约）阶段。在map阶段中，数据被划分为多个小的数据块，分布式地进行分析和处理，并生成中间结果；在reduce阶段中，中间结果被整合和归约，生成最终的结果。mapreduce框架能够自动将计算任务并行分散到整个集群中的多个计算节点上进行处理，并在计算节点间进行数据的交换和传输。通过mapreduce的并行计算能力，hadoop可以实现高效的大规模数据处理和分析，例如数据清洗、数据挖掘和机器学习等。除了这两个核心组件，hadoop还包含了一些辅助工具和组件，用于提供更完善的功能和服务，例如hadoop yarn（yet another resource negotiator）用于资源管理和作业调度，hadoop oozie用于工作流程调度和任务编排，hadoop hive用于简化和扩展mapreduce任务的sql查询等。这些辅助工具和组件进一步扩展了hadoop的功能和应用范围。
总结起来，hadoop是一个用于处理大规模数据集的分布式计算框架，它由hdfs和mapreduce组成。hdfs用于存储和管理数据，提供高可靠性和高吞吐量的数据访问；mapreduce用于并行处理和分析存储在hdfs中的数据集，实现高效的大规模数据处理和分析。hadoop的设计理念和架构使得它成为当前大数据领域最为流行和广泛应用的分布式计算框架之一。
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