学习大数据的小伙伴应该都知道Hadoop是必须要接触的，学习大数据，从Hadoop入门教程开始。

　　Hadoop是什么?

　　首先我们了解到Hadoop是Apache软件基金会管理的开源软件平台，但Hadoop到底是什么呢?简单来说，Hadoop是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一种方法。

　　Hadoop被设计成一种非常“鲁棒”的系统，即使某台服务器甚至集群宕机了，运行其上的大数据分析应用也不会中断。此外Hadoop的效率也很高，因为它并不需要你在网络间来回捣腾数据。

　　Hadoop能够做什么?

　　不管是国外的著名公司Google、Yahoo!、微软、亚马逊、 EBay、FaceBook、Twitter、LinkedIn等和初创公司Cloudera、Hortonworks等，又还是国内的著名公司国内移动、阿里巴巴、华为、腾讯、百度、网易、京东商城等，都在使用Hadoop及相关技术解决大规模化数据问题，以满足公司需求和创造商业价值。

　　“Hadoop能做什么?” 概括如下：

　　1)搜索引擎：这也正是Doug Cutting设计Hadoop的初衷，为了针对大规模的网页迅速建立索引;

　　2)大数据存储：利用Hadoop的分布式存储能力，例如数据备份、数据仓库等;

　　3)大数据处理：利用Hadoop的分布式处理能力，例如数据挖掘、数据分析等;

　　4)科学研究：Hadoop是一种分布式的开源框架，对于分布式系统有很大程度地参考价值。

　　Hadoop核心

　　Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce，而两者只是理论基础，不是具体可使用的高级应用，Hadoop旗下有很多经典子项目，比如Hbase、Hive等，这些都是基于HDFS和MapReduce发展出来的。要想了解Hadoop，就必须知道HDFS和MapReduce是什么。

　　HDFS

　　HDFS(Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统)，它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。

　　MapReduce

　　通俗说MapReduce是一套从海量·源数据提取分析元素然后返回结果集的编程模型，将文件分布式存储到硬盘是头一步，而从海量数据中提取分析我们需要的内容就是MapReduce做的事了。

　　MapReduce的基本原理就是：将大的数据分析分成小块逐个分析，末了再将提取出来的数据汇总分析，终获得我们想要的内容。当然怎么分块分析，怎么做Reduce操作非常复杂，Hadoop已经提供了数据分析的实现，我们只需要编写简单的需求命令即可达成我们想要的数据。

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