What Is Hadoop?

本文介绍了Apache Hadoop项目,这是一个用于可靠、可扩展、分布式计算的开源软件平台。Hadoop包括多个子项目,如Hadoop Common、Chukwa、HBase、HDFS、Hive、MapReduce、Pig和ZooKeeper等,这些工具共同为大数据处理提供了一个全面的解决方案。

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What Is Hadoop?

The Apache Hadoop project develops open-source software for reliable, scalable, distributed computing. Hadoop includes these subprojects:

    * Hadoop Common: The common utilities that support the other Hadoop subprojects.
    * Chukwa: A data collection system for managing large distributed systems.
    * HBase: A scalable, distributed database that supports structured data storage for large tables.
    * HDFS: A distributed file system that provides high throughput access to application data.
    * Hive: A data warehouse infrastructure that provides data summarization and ad hoc querying.
    * MapReduce: A software framework for distributed processing of large data sets on compute clusters.
    * Pig: A high-level data-flow language and execution framework for parallel computation.
    * ZooKeeper: A high-performance coordination service for distributed applications.

Hadoop的是什么?

Apache的Hadoop项目的发展提供可靠,可扩展,分布式计算开放源码软件。 Hadoop的包括以下子项目:

    
* Hadoop的共同点:即支持其他Hadoop的子项目的共同事业。
    
* Chukwa:一个管理大型分布式系统的数据收集系统。
    
* HBase:一种可扩展,分布式数据库,支持结构化数据大表存储。
    
* HDFS:一个分布式的文件系统,提供了高吞吐量的应用程序数据访问。
    
*
Hive:一种数据仓库基础设施,提供数据汇总和特设查询。
    
* MapReduce的:一个大型的分布式数据处理软件框架集的计算集群。
    
*
Pig:一种高层次的数据流语言和并行计算的执行框架。
    
*
ZooKeeper:一个分布式应用的高性能的协调服务。

Hadoop是一个开源的大数据处理框架,最初由Apache软件基金会开发,用于分布式存储和计算大规模数据集。如果你想了解Hadoop的相关外文文献,以下是一些经典的资源: 1. "MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters" by Google, 提供了关于MapReduce计算模型的原始论文,这是Hadoop的核心组件。论文发表在2004年的OSDI(操作系统设计大会)上:http://research.google.com/pubs/pub40685.html 2. "The Apache Hadoop Project" by Doug Cutting and Mike Cafarella, 介绍了Hadoop项目的起源、设计理念和早期架构。这篇论文通常可以在Hadoop的官方文档或技术会议报告中找到。 3. "Hadoop: The Definitive Guide" by Tom White, 是一本权威的Hadoop技术书籍,深入解析了Hadoop的各个组件和技术细节。 4. "Hadoop 2.0 YARN Architecture" by The Apache Hadoop Team, 在Hadoop 2.0版本引入了Yet Another Resource Negotiator (YARN),这篇技术文档详细阐述了新的资源管理框架:https://hadoop.apache.org/docs/r2.7.3/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/YARN.html 5. "Scalable Computing with Hadoop" edited by Martin G. Lanham, Jr., 提供了关于如何利用Hadoop进行大规模数据处理的案例研究和最佳实践。 相关问题-- 1. What is the main contribution of the "MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters" paper? 2. How does Hadoop YARN architecture improve upon previous versions? 3. Are there any open access journals or conferences that regularly publish research on Hadoop advancements?
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