Hadoop是一个开源的、分布式的、可扩展的、可靠的和高效的软件框架，主要用于存储和处理大量结构化和非结构化数据。Hadoop生态系统包括分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。它的设计目标是将数据存储在分布式环境中，并在分布式环境中运行计算任务，以便高效地处理大规模数据和复杂分析问题。以下是hadoop能解决什么问题的介绍：

　　1. 大数据管理和处理

　　随着信息时代的到来，数据量呈指数级增长。传统的数据存储和处理系统无法胜任这些大规模数据的处理。Hadoop可以处理海量的数据，它可以横向扩展，使分布式计算更加容易。

　　2. 处理复杂的数据分析问题

　　Hadoop提供了一个分布式计算框架MapReduce和一些高级数据分析工具，如Hive、Pig、Spark等，可以轻松地处理复杂的数据分析问题，包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理、图像识别等等。

　　3. 高容错性

　　Hadoop是一个高度容错的系统，通过主从机制，数据的备份机制和数据的自动故障转移机制来保证数据的高可靠性。当某个节点出现故障时，它会自动将任务转移给其他节点，从而保证数据的正常处理。

　　4. 巨大的扩展性

　　Hadoop的设计目标之一是能够轻松扩展，可以随着企业的数据扩展，而不会因为数据量增加而遇到瓶颈。它还支持混合环境，如云计算、物理机等。有许多企业已经将Hadoop集成到他们的现有IT架构中，以应对数据增长和存储需求。

　　5. 具有开源社区的支持

　　Hadoop是一个开源软件，它有大量的开源社区支持，这意味着用户可以自由地下载、使用和修改Hadoop代码，并获得技术支持。Hadoop社区还不断推出新的特性和组件来完善系统，帮助用户更好地处理数据和分析问题。

　　6. 容易集成到其他系统中

　　Hadoop可以与其他系统轻松集成，如数据库、数据仓库等，从而形成一个完整的数据存储和处理生态系统。它还可以与其他开源技术和商业软件配合使用，如Kafka、Spark、HBase、Hive、Flume等等。

　　总之hadoop能解决什么问题，Hadoop能够帮助企业解决各种大数据问题，并提供高度容错、高扩展性和易于集成的数据存储和处理方案。随着大数据处理技术的发展，Hadoop将继续发挥它在大数据处理方面的重要作用。