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Hadoop是一个分布式系统基础框架，由Apache基金会开发，旨在让软件开发人员能够开发分布式程序，而无需深入理解分布式系统的底层细节。其设计灵感来源于Google的三大论文：MapReduce、GFS（Google File System）和BigTable，这使Hadoop有时被称作Google技术的山寨版。Hadoop已成为大数据处理技术的国际标准，并且是目前唯一一个较为完善且开源的框架。 Hadoop框架的核心是MapReduce和HDFS（Hadoop Distributed File System）。MapReduce的核心思想是“任务的分解与结果的汇总”，其工作过程可以被概括为“Map”和“Reduce”两个阶段。Map阶段将任务分解为多个小任务，而Reduce阶段则将这些小任务处理的结果汇总起来，形成最终结果。这种思想本质上是一种“分治法”，即将一个大任务分解为许多小任务单元，最后汇总每个小任务单元的结果。在分布式系统中，机器集群可以看作是一个硬件资源池，将并行任务拆分后交由每个空闲的机器资源处理，从而提高计算效率，并且由于资源无关性，对于计算集群的扩展提供了良好的设计保障。Hadoop通过自动分配任务给不同的计算机节点，汇总并处理计算结果，从而让程序员能够专注于业务逻辑而非底层技术细节。 Hadoop的设计目标是可靠、高效和可伸缩。它通过维护多个数据副本来假设计算元素和存储会失败，并能够针对失败的节点重新分布处理任务。Hadoop的高效性体现在其并行处理上，通过并行工作加快处理速度。Hadoop的可伸缩性表现在能够处理PB级别的数据。它的成本较低，因为它依赖于社区服务器，任何人都可以使用。Hadoop框架主要由Java语言编写，非常适于运行在Linux平台上，但其应用程序也可以用C++等其他语言编写。 Hadoop由多个组件构成，其最底层是HDFS，负责存储Hadoop集群中所有节点上的文件。HDFS之上是MapReduce引擎，该引擎由JobTrackers和TaskTrackers组成。此外，Hadoop Common是Hadoop体系最底层的模块，为Hadoop的各个子项目提供支持，如配置文件和日志操作等。HDFS是一个分布式文件系统，能够提供高吞吐量的应用程序数据访问，对外部客户端而言，其使用方式类似于传统的分级文件系统。 Hadoop解决了分布式系统中复杂的底层细节问题，让开发者能够以较为简单的方式处理大数据。Hadoop的应用范围广泛，包括但不限于数据仓库、互联网搜索引擎、数据挖掘和日志分析等多个领域。其开源和高效的特点，使得Hadoop成为大数据时代的有力工具之一。