Hadoop的总体概述
Hadoop起源于谷歌的集群系统，谷歌的数据中心使用廉价Linux PC机组成集群，在上面运行各种应用。
其核心组件有3个：
第一个就是，GFS（GOOgle File Syetem），一个分布式文件系统，隐藏下层负载均衡冗余复制等细节，对上层程序提供一个统一的文件系统API接口。
第二个是MapReduce的，谷歌发现大多数分布式运算可以抽象为MapReduce的操作.MAP是把输入的输入分解成中间的键/值对，减少把键/值合成最终输出的输出。这两个函数由程序员提供给系统，下层设置把地图和减少操作分布在集群上运行，并把结果存储在GFS上。
第三个，BigTable的，一个大型的分布式数据库，这个数据库不是关系式的数据库，而是一个巨大的表格，用来存储结构化的数据。
Hadoop的是一个由阿帕奇基金会所开发的分布式系统基础架构。
而Hadoop的就是谷歌集群系统的一个开源实现，是一个项目总称。
Hadoop的特点
Hadoop的是一个能够让用户轻松和使用的分布式，计算平台用户可以轻松的在Hadoop的上开发和运行处理海量的应用程序，它主要有以下几个特点：
- 高可靠性：Hadoop的按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
- 高扩展性：Hadoop的是在可用的计算机集蔟间分配数据并完成计算任务，这些集蔟可以方便的扩展到数以千计的节点中。
- 高效性：Hadoop的能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新任务。
- 低成本：与一体机，商用数据仓库以及QlikeView，YonghongZ套房等数据集市相比，Hadoop的是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。
Hadoop的的组成部分
Hadoop的框架最核心的设计有两部分组成，分别是分布式文件系统和分布式计算框架。
分布式文件系统哈夫斯为海量的数据体供了存储，主要用于大规模数据的分布式存储。
分布式计算框架的MapReduce为海量的数据提供了计算，它构建在分布式文件系统之上，对存储在分布式文件系统中的数据进行分步式计算。
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