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       Hadoop是一个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。

      Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。

      此外，Hadoop 依赖于社区服务，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

      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。它主要有以下几个优点：

 

      高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。



      高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。



      高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。



      高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。



      低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。

 

      Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。



      Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。



      hadoop大数据处理的意义

Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务(Map)发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。