hadoop是做什么的？
提供海量数据存储和计算的，需要java语言基础。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。特点1、快照支持在一个特定时间存储一个数据拷贝，快照可以将失效的集群回滚到之前一个正常的时间点上。HDFS已经支持元数据快照。2、HDFS的设计是用于支持大文件的。运行在HDFS上的程序也是用于处理大数据集的。这些程序仅写一次数据，一次或多次读数据请求，并且这些读操作要求满足流式传输速度。HDFS支持文件的一次写多次读操作。HDFS中典型的块大小是64MB，一个HDFS文件可以被切分成多个64MB大小的块，如果需要，每一个块可以分布在不同的数据节点上。3、阶段状态：一个客户端创建一个文件的请求并不会立即转发到名字节点。实际上，一开始HDFS客户端将文件数据缓存在本地的临时文件中。
Hadoop到底是干什么用的?
用途：将单机的工作任务进行分拆，变成协同工作的集群。用以解决日益增加的文件存储量和数据量瓶颈。通俗应用解释：比如计算一个100M的文本文件中的单词的个数，这个文本文件有若干行，每行有若干个单词，每行的单词与单词之间都是以空格键分开的。对于处理这种100M量级数据的计算任务，把这个100M的文件拷贝到自己的电脑上，然后写个计算程序就能完成计算。关键技术：HDFS（Hadoop Distributed File System）：既可以是Hadoop 集群的一部分，也可以是一个独立的分布式文件系统，是开源免费的大数据处理文件存储系统。HDFS是Master和Slave的主从结构（是一种概念模型，将设备分为主设备和从设备，主设备负责分配工作并整合结果，或作为指令的来源；从设备负责完成工作，一般只能和主设备通信）。主要由Name-Node、Secondary NameNode、DataNode构成。Name-Node：分布式文件系统中的管理者，主要负责管理文件系统的命名空间、集群配置信息和存储块的复制等Secondary NameNode：辅助 NameNode，分担其工作，紧急情况可以辅助恢复DataNode：Slave节点，实际存储数据、执行数据块的读写并汇报存储信息给NameNodeHDFS客户端的存储流程：当客户需要写数据时，先在NameNode 上创建文件结构并确定数据块副本将要写道哪几个 datanode ，然后将多个代写 DataNode 组成一个写数据管道，保证写入过程完整统一写入。读取数据时则先通过 NameNode 找到存储数据块副本的所有 DataNode ，根据与读取客户端距离排序数据块，然后取最近的。
hadoop是干什么用的?
提供海量数据存储和计算的。需要java语言基础。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。扩展资料Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。能够对大量数据进行分布式处理的软件框架Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。参考资料：百度百科-Hadoop
