【AI大数据计算原理与代码实例讲解】Hadoop
作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
关键词：Hadoop, 分布式计算, 大数据, 数据处理框架, YARN, MapReduce
1. 背景介绍
1.1 问题的由来
随着互联网的快速发展，数据量呈爆炸式增长。传统的数据处理方法已经无法满足日益增长的数据处理需求。为了高效处理海量数据，分布式计算技术应运而生。Hadoop作为分布式计算框架的佼佼者，成为大数据处理的重要工具。
1.2 研究现状
自2006年Apache Hadoop项目启动以来，Hadoop已经成为了大数据处理领域的事实标准。Hadoop生态系统持续发展，涌现出许多优秀的工具和框架，如Hive、HBase、Spark等。
1.3 研究意义
Hadoop作为大数据处理框架的核心，对大数据技术的普及和发展起到了重要作用。深入研究Hadoop的原理和实现，有助于我们更好地理解大数据处理技术，为实际应用提供技术支持。
1.4 本文结构
本文将详细介绍Hadoop的原理、架构、实现细节以及代码示例，帮助读者全面了解Hadoop。
2. 核心概念与联系
2.1 分布式计算
分布式计算是指将一个大的计算任务分解为多个子任务，在多个计算节点上并行执行，最终将结果汇总的过程。
2.2 Hadoop
Hadoop是一个开源的分布式计算框架
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/140649508
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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