Hadoop大数据简介

最新推荐文章于 2025-12-26 15:09:32 发布

星光璀璨下的梦幻舞台

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文章标签：大数据 hadoop 分布式

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Hadoop是一个开源的分布式计算框架，专注于处理和存储大规模数据集。本文介绍了Hadoop的基本概念、核心组件HDFS和MapReduce，以及Hadoop生态系统中的Apache Hive、Pig和Spark。通过Hadoop，可以实现高容错性和高性能的数据处理。

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它提供了存储和处理大数据的能力，可以在廉价的硬件上运行，并且具有高容错性。本文将介绍Hadoop的基本概念和主要组件，并给出相应的源代码示例。

Hadoop概述
Hadoop是基于Google的MapReduce和Google文件系统（GFS）论文的开源实现。它的设计目标是能够处理超大规模的数据集，并且具有高可靠性和高容错性。Hadoop的核心特点包括分布式存储和计算、数据冗余和自动故障恢复等。
Hadoop核心组件
2.1 Hadoop分布式文件系统（HDFS）
HDFS是Hadoop的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。它将数据分散存储在多个节点上，并提供了高吞吐量的数据访问。HDFS使用冗余存储和自动故障恢复机制来确保数据的可靠性和容错性。

以下是一个使用HDFS的Java代码示例，用于上传文件到HDFS：