hadoop是什么意思

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。

用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（DistributedFileSystem），其中一个组件是HDFS（HadoopDistributedFileSystem）。

HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（highthroughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（largedataset）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streamingaccess）文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。

Hadoop是什么？

Hadoop是一个用于运行应用程序在大型集群的廉价硬件设备上的框架。Hadoop为应用程序透明的提供了一组稳定/可靠的接口和数据运动。在Hadoop中实现了Google的MapReduce算法，它能够把应用程序分割成许多很小的工作单元，每个单元可以在任何集群节点上执行或重复执行。此外，Hadoop还提供一个分布式文件系统用来在各个计算节点上存储数据，并提供了对数据读写的高吞吐率。由于应用了map/reduce和分布式文件系统使得Hadoop框架具有高容错性，它会自动处理失败节点。已经在具有600个节点的集群测试过Hadoop框架。

Hadoop到底是什么玩意

Hadoop到底是个啥？

答：Hadoop是基于廉价设备利用集群的威力对海量数据进行安全存储和高效计算的分布式存储和分析框架，Hadoop本身是一个庞大的项目家族，其核心 家族或者底层是HDFS和MapReduce，HDFS和MapReduce分别用来实现对海量数据的存储和分析，其它的项目，例如Hive、HBase 等都是基于HDFS和MapReduce，是为了解决特定类型的大数据处理问题而提出的子项目，使用Hive、HBase等子项目可以在更高的抽象的基础上更简单的编写分布式大数据处理程序。Hadoop的其它子项目还包括Common, Avro, Pig, ZooKeeper, Sqoop, Oozie 等，随着时间的推移一些新的子项目会被加入进来，一些关注度不高的项目会被移除Hadoop家族，所以Hadoop是一个充满活力的系统。

Apache Hadoop: 是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。

Apache Hive: 是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

ApachePig: 是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。

ApacheHBase: 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

Apache Sqoop: 是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

Apache Zookeeper: 是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务 ApacheMahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。

ApacheCassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与AmazonDynamo的完全分布式的架构于一身 Apache Avro: 是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ApacheAmbari: 是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。

ApacheChukwa: 是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合 Hadoop 处理的文件保存在 HDFS 中供Hadoop 进行各种 MapReduce 操作。

ApacheHama: 是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。

ApacheFlume: 是一个分布的、可靠的、高可用的海量日志聚合的系统，可用于日志数据收集，日志数据处理，日志数据传输。

ApacheGiraph: 是一个可伸缩的分布式迭代图处理系统， 基于Hadoop平台，灵感来自 BSP (bulk synchronous parallel) 和Google 的 Pregel。

ApacheOozie: 是一个工作流引擎服务器, 用于管理和协调运行在Hadoop平台上（HDFS、Pig和MapReduce）的任务。

ApacheCrunch: 是基于Google的FlumeJava库编写的Java库，用于创建MapReduce程序。与Hive，Pig类似，Crunch提供了用于实现如连接数据、执行聚合和排序记录等常见任务的模式库 ApacheWhirr: 是一套运行于云服务的类库（包括Hadoop），可提供高度的互补性。Whirr学支持Amazon EC2和Rackspace的服务。

ApacheBigtop: 是一个对Hadoop及其周边生态进行打包，分发和测试的工具。

ApacheHCatalog: 是基于Hadoop的数据表和存储管理，实现中央的元数据和模式管理，跨越Hadoop和RDBMS，利用Pig和Hive提供关系视图。

ClouderaHue: 是一个基于WEB的监控和管理系统，实现对HDFS，MapReduce/YARN, HBase, Hive, Pig的web化操作和管理。

Hadoop 是什么，有什么用？

Hadoop是由Java语言编写的，在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架，其核心部件是HDFS与MapReduce

HDFS是一个分布式文件系统，引入存放文件元数据信息的服务器Namenode和实际存放数据的服务器Datanode，对数据进行分布式储存和读取。

MapReduce是一个计算框架，MapReduce的核心思想是把计算任务分配给集群内的服务器里执行。通过对计算任务的拆分（Map计算/Reduce计算）再根据任务调度器（JobTracker）对任务进行分布式计算

总之Hadoop最核心的两个部分是：HDFS（提供分布式海量数据存储）和MapReduce（分布式计算殷勤），一个提供大数据存储，一个提供大数据计算

2 有什么特点？

根据权威组织统计，Hadoop相关组件已经打包几十个，用简单的一句话概括主要的一些组件：

以上只罗列了Hadoop的一些基本组件，应为我只会这几个，其他的还不是很了解。Hadoop家族是大数据处理的基本框架，大家有兴趣可以自己再了解

用通俗易懂的话说下hadoop是什么，能做

hadoop是什么？

(1)Hadoop是一个开源的框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+ Mapreduce（数据处理），Hadoop的数据来源可以是任何形式，在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能，具有更灵活的处理能力，不管任何数据形式最终会转化为key/value，key/value是基本数据单元。用函数式变成Mapreduce代替SQL，SQL是查询语句，而Mapreduce则是使用脚本和代码，而对于适用于关系型数据库，习惯SQL的Hadoop有开源工具hive代替。

(2)Hadoop就是一个分布式计算的解决方案.

hadoop能做什么？

hadoop擅长日志分析，2009年时非编程人员的30%的人使用HiveQL进行数据分析；自定义筛选也使用的Hive；利用Pig还可以做高级的数据处理，的40%的Hadoop作业是用pig运行的，包括垃圾邮件的识别和过滤，还有用户特征建模。