Hadoop框架是大数据处理领域中的核心组件，它由Apache软件基金会开发并维护，主要用于处理和存储海量数据。Hadoop的设计理念是分布式计算，它允许在廉价硬件上运行，实现高可靠性和高扩展性。Hadoop的出现，使得企业能够高效地处理PB级别的数据，为大数据分析提供了强大的工具。
**大数据概念**：大数据是指数据量巨大、增长速度快、类型多样且价值密度低的数据集合。它通常包括结构化、半结构化和非结构化数据，传统的数据处理工具难以应对这样的数据规模和复杂性。
**Hadoop核心**：Hadoop的核心主要由两个部分组成，即Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。
**HDFS（Hadoop Distributed File System）**：是Hadoop的主要存储系统，它将大文件分布在多台服务器上，通过冗余存储确保数据的可靠性。HDFS的基本概念包括NameNode（元数据管理）、DataNode（数据存储）和Secondary NameNode（辅助NameNode，用于备份元数据）。
**HDFS特点**：
1. **高容错性**：数据自动复制，节点故障时可以自动恢复。
2. **高吞吐量**：并行处理大量数据，适合大规模数据读写。
3. **低成本**：利用普通硬件构建大规模集群。
4. **可扩展性**：易于扩展存储和计算能力。
**HDFS三个基本概念**：
1. **块（Block）**：HDFS将大文件分割成多个块，每个块默认大小为128MB。
2. **副本（Replication）**：每个数据块通常有多个副本，以提高容错性。
3. **命名节点（NameNode）**：负责管理文件系统的命名空间和块信息。
**HDFS写流程**：客户端将文件拆分为块，每个块复制到多个DataNode，并将元数据更新到NameNode。
**HDFS读流程**：客户端从NameNode获取文件块位置，然后并行从各个DataNode读取数据。
**Shell命令操作HDFS**：
- `copyFromLocal`：将本地文件系统中的文件复制到HDFS。
- `cat`：查看HDFS中文件的内容。
- `copyToLocal`：将HDFS中的文件复制回本地文件系统。
- `chmod`：更改HDFS文件或目录的权限。
**MapReduce**：是Hadoop用于处理和生成大数据的编程模型，它将任务分解为map阶段和reduce阶段，实现了数据的分布式处理。
**MapReduce实战**：
1. `Map`方法：接收键值对输入，进行转换并生成中间键值对。
2. `Reduce`方法：对中间键值对进行聚合，输出最终结果。
**MapReduce程序提交到Hadoop**：
通过`hadoop jar your-jar-file.jar your-class-name input output`命令提交MapReduce程序。
**Hadoop生态圈**：Hadoop生态还包括其他组件，如YARN（资源调度器），HBase（NoSQL数据库），Spark（快速大数据处理框架）等，它们共同构成了一个完整的大数据处理生态系统。
**Hbase**：是一个基于HDFS的分布式、高性能、列式存储的NoSQL数据库，适用于实时查询和分析大规模数据。
**Nosql**：非关系型数据库，适合处理大数据和高并发场景，如MongoDB、Cassandra等。
**Spark**：是一个用于大规模数据处理的快速、通用和可扩展的开源框架，支持批处理、交互式查询、流处理和机器学习等多种应用场景。
Hadoop框架及其生态圈提供了一个全面的解决方案，涵盖了数据存储、处理、分析和查询等大数据生命周期的各个环节，为企业的大数据战略提供了坚实的基础。
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