因为数据量的飞速增长，传统的硬盘容量Yi经巨头谷歌先说说提出了MapReduce并行计算模型来处理大数据量计算。之后 Apache基金会在此基础上研发了Hadoop框架，它是一个分布式系统的基础架构，用户Ke以在不了解底层分布式细节的情况下进行分布式程序的开发利用分布式集群进行高速的存储和运算，乱弹琴。。

什么是Hadoop？

Hadoop是Apache旗下一个开源框架用来开发与运行分布式应用程序来处理海量数据。简单 它就是一套Neng够帮助我们在多台服务器上运行程序的工具，而且不需要我们关心数据是如何分布的，这一切dou由Hadoop来搞定。

为什么要选择Hadoop？

先说说Hadoop适用于存储大规模结构化数据，适用于云计算。它是由Apache软件基是金会所研发的开放源码并行运算编程工具和分散式档案系统， YYDS！ 根据Google公司发表的MapReduce和Google档案系统的论文自行实作而成。

基础指令

扎心了... ls指令：列出当前工作目录下的所有文件/文件夹的名称 pwd指令：打印当前工作目录 cd指令：改变目录 mkdir指令：创建目录 touch指令：创建文件 cp指令：复制文件 mv指令：移动文件 Hadoop在大型网站的应用 HadoopYi经被hen多大型网站应用， 如亚马逊、Facebook和Yahoo等等。对我个人Zui近的一个使用点就是服务集成平台的日志分析。 盘它。 服务集成平台的日志量将会hen大，这也正好符合了分布式计算的适用场景。 Hadoop的核心设计 摆烂。 Hadoop框架中Zui核心的设计就是MapReduce和HDFS。MapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单一句话解释MapReduce就是“任务的分解与后来啊的汇总”。HDFS是Hadoop分布式文件系统的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。 Hadoop框架列表 Apache Hadoop是一款支持数据密集型分布式应用并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架。它支持在商品硬件构建的大型集群上运行的应用程序。 Hadoop与Spark的比较 Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境， 但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使Spark在某些工作负载方面表现得geng加优越。Spark在Scala语言中实现，它将Scala用作其应用程序框架。与Hadoop不同， Spark和ScalaNeng够紧密集成，其中的ScalaKe以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。 Hadoop是一个非常强大的工具，Ke以帮助我们处理海量数据。通过学习Hadoop，我们Ke以轻松地开发出高效软件应用。

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