深入了解 Hadoop：大数据处理的核心框架

Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，旨在处理和存储大规模数据集。它由 Apache 软件基金会开发，广泛应用于大数据处理领域。Hadoop 的核心是其分布式存储和处理能力，使其能够在普通硬件上以高效的方式处理大数据。以下是对 Hadoop 的详细介绍，包括其架构、组件、优势、应用场景以及生态系统。

1. Hadoop 的架构

Hadoop 的架构主要分为两个核心部分：Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和 Hadoop 计算框架（MapReduce）。

1.1 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)

HDFS 是 Hadoop 的存储部分，负责将数据分布在集群中的多个节点上。其主要特点包括：

• 高容错性：HDFS 会将每个文件分割成多个块（默认大小为 128MB 或 256MB），并将这些块复制到多个数据节点上（默认副本数为 3），以确保数据的高可用性。
• 高吞吐量：HDFS 优化了数据的读取和写入速度，适合大数据集的批处理。
• 大文件支持：HDFS 设计用于存储大文件，适合处理 TB 级或 PB 级的数据。

1.2 MapReduce

MapReduce 是 Hadoop 的计算框架，负责处理存储在 HDFS 中的数据。它将数据处理分为两个阶段：

• Map 阶段：在这个阶段，输入数据被分割成若干个片段（split），每个片段由一个 Mapper 处理。Mapper 处理数据并生成键值对（key-value