Hadoop核心组件 用于解决两个核心问题：存储和计算 核心组件 ：1）Hadoop Common：一组分布式文件系统和通用I/O的组件与接口（序列化、Java RPC 和持久化数据结构）。2）Hadoop Distributed FileSystem（Hadoop分布式文件系统HDFS） HDFS是存储数据的地方，就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面。
Hadoop核心架构，分为四个模块：Hadoop通用：提供Hadoop模块所需要的JAVA类库和工具。Hadoop YARN：提供任务调度和集群资源管理功能。Hadoop HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问方式。Hadoop MapReduce：大数据离线计算引擎，用于大规模数据集的并行处理。
大数据领域是一个宽广的方向，里面包含了许多技术。如果我们仅从应用的角度出发，现在国内很多公司主要使用的是一系列Hadoop生态圈内的技术，比如Hadoop、YARN、Zookeeper、Kafka、Flume、Spark、Hive和Hbase等。这些技术在大数据处理中被广泛应用，但并不代表这些就是全部，也不代表它们就是核心技术。
数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。
1、大数据目前分为四大块：大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用。其中云计算是属于大数据技术的范畴，是一种通过Internet以服务 的方式提供动态可伸缩的虚拟化的资源的计算模式。
2、大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。大数据技术的三个重点：Hadoop、spark、storm。
3、大数据开发入门 课程：hadoop大数据与hadoop云计算，Hadoop最擅长的事情就是可以高效地处理海量规模的数据，这样Hadoop就和大数据及云计算结下了不解之缘。先介绍与大数据相关的内容，然后讲解Hadoop、大数据以及云计算之间的关系，使读者从大数据和云计算的角度来认识Hadoop。
Hadoop的主要作用包括以下几点：大数据处理：分布式存储和计算：Hadoop能够高效地管理和处理PB级别的大数据集，通过分布式存储和计算技术，将大数据任务拆分成多个小任务，在多个节点上并行执行，从而显著提高数据处理速度。
Hadoop是一个开源的分布式处理框架，它能够处理和存储大规模数据集，是大数据处理的重要工具。Hadoop主要由两个核心组件构成：Hadoop Distributed File System （HDFS） 和 Hadoop MapReduce。 Hadoop Distributed File System （HDFS）：HDFS是Hadoop的分布式文件系统，设计用来存储和处理大规模的数据集。
Hadoop中的NameNode的作用主要包括以下几点：名称空间管理：NameNode负责整个Hadoop分布式文件系统的名称空间管理，即管理文件和目录的层次结构。客户端访问控制：它处理来自客户端的文件访问请求，包括文件的创建、删除、重命名等操作。
Hadoop是一个由Apache基金会开发与维护的分布式计算和存储框架，主要针对大数据处理。以下是关于Hadoop的详细介绍：核心作用：Hadoop在集群环境中提供统一稳定的计算和存储环境，并为分布式应用提供数据平台支撑。通过将多台计算机组织成一台计算机，实现处理大规模数据的能力，显著提升计算与存储效率。
NameNode是Hadoop分布式文件系统的核心组件之一，负责存储和管理文件系统的元数据。其主要职责包括文件系统的命名空间映像、元数据持久性存储、集群内的块映射等操作。此外，NameNode还提供了一些操作和策略如集群负载均衡等。
Mapreduce 是一个用于大型数据处理的并行框架。用户可以编写自己的程序来调用框架并行处理大数据，并在调用过程中调整 m 和 r 的数量。然而，总的来说，编程是相对复杂的，所以我诞生了。纱线作为一种新的控件，主要管理 hadoop 模块的任务调度。目前，有两种模式： 公平调度和容量调度。
Hadoop是一个用于解决海量数据存储与分析计算问题的分布式系统基础架构。以下是关于Hadoop的详细解释：Hadoop生态圈：Hadoop通常指的是Hadoop生态圈，这个生态圈包含了多个相关技术，共同协作以解决大数据存储、处理和分析的需求。核心优势：高效：Hadoop能够高效地处理大规模数据集，提供快速的数据访问和处理速度。
Apache Hadoop是由Apache开源组织提供的一个分布式计算框架，包括HDFS和MapReduce等子项目，适用于大数据处理。 Apache Hive是一个数据仓库工具，基于Hadoop，允许用户将结构化数据文件映射为数据库表，并通过SQL语句进行统计分析。
Hadoop是一个用于解决海量数据存储与分析计算问题的分布式系统基础架构。它通常指Hadoop生态圈，包含多个技术。Hadoop具有高效、可靠、可伸缩等优势，广泛应用于大数据领域。HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个分布式文件系统，用于存储文件。它通过目录树结构定位文件。
国内知名的大数据公司主要包括以下几家：帆软：简介：作为报表行业的领先者，帆软在数据统计分析领域有着深厚的积累，其FineBI产品是企业商务智能自助分析工具的佼佼者。优势：支持多维度数据可视化，提供定制化解决方案，适用于金融、电商、房地产等多个行业。
星环科技：专注于大数据时代的数据库软件研发与服务。其核心产品Transwarp Data Hub提供了包括高速SQL引擎Transwarp Inceptor、NoSQL搜索引擎Transwarp Hyperbase、流处理引擎Transwarp stream和数据挖掘组件Transwarp Discover在内的全面大数据处理解决方案，并被Gartner评为国际主流Hadoop发行版厂商之一。
国内大数据公司主要包括以下几类：互联网巨头及领军企业：阿里巴巴：拥有交易数据和信用数据，专注于搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。华为：通过华为云服务整合高性能计算和存储能力，为大数据挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台。
百度：作为搜索引擎技术的先行者，百度在大数据领域同样表现出色。它通过云服务和人工智能技术，为企业提供数据挖掘、分析和可视化服务，助力企业数字化转型。 腾讯：腾讯以其庞大的社交网络数据为基础，提供全面的大数据解决方案。
阿尔泰科技和智拓通达等数据采集系统制造商，为不同行业提供定制化的数据服务。1 国双科技、时云医疗科技和百分点科技分别在大数据挖掘平台、医疗大数据预警服务和电子商务优化方案等领域展现出专业实力。1 精硕科技AdMaster作为网络广告效果监测服务商，帮助企业提升广告效益。
