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Hadoop是一个由Apache软件基金会开发的开源框架，它允许使用简单的编程模型对大数据集进行分布式处理，运行在由普通硬件组成的大型集群上。Hadoop提供了可靠的数据存储和高吞吐量的数据访问能力，使用户能够高效地处理TB、PB级别的数据。Hadoop的特性使其在大数据处理领域非常受欢迎。
Hadoop的核心组件有HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce编程模型以及YARN（Yet Another Resource Negotiator）。
HDFS是Hadoop项目中的分布式文件系统，其设计理念是存储大量数据集，为Hadoop MapReduce作业提供高吞吐量的访问。HDFS采用主/从架构，一个HDFS集群包含一个NameNode（主节点）和多个DataNode（数据节点）。NameNode负责管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问请求。DataNode则存储实际的数据。HDFS设计之初是为了保证数据的高容错性，通过数据副本（默认3个副本）分布在不同的物理主机上来实现。
MapReduce是一种编程模型和处理大数据集的相关实现。用户可以通过MapReduce将计算过程分解为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，系统对输入数据集进行处理，生成中间数据；在Reduce阶段，系统对中间数据进行汇总处理，得到最终结果。MapReduce模型特别适合于执行不需要跨数据集交互的并行运算。
YARN是Hadoop的资源管理模块，它允许Hadoop在同一个集群上执行多种处理任务，比如MapReduce、Spark作业、HBase等。YARN通过引入资源管理器（ResourceManager）、节点管理器（NodeManager）和应用程序历史服务器（ApplicationHistoryServer）来优化资源分配和任务调度。
除了核心组件之外，Hadoop生态系统还包括多个子项目和工具，例如：
1. Hive：一个数据仓库基础设施，建立在Hadoop之上，可以进行数据摘要、查询和分析。
2. HBase：一个开源的非关系型分布式数据库，是Google Bigtable的开源实现。
3. ZooKeeper：一个开源的分布式协调服务，用来维护配置信息、命名、提供分布式同步以及提供组服务。
4. Oozie：工作流调度系统，用于管理Hadoop作业的执行。
5. Sqoop：一个用于在Hadoop和关系数据库、数据仓库之间高效传输批量数据的工具。
由于Hadoop设计用于解决大规模数据存储和处理的问题，因此它通常用于数据挖掘、日志分析、推荐系统和各种数据科学应用。
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