Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 这是一个存储系统，它将大文件分成更小的块，并将它们分布在集群中的多台计算机上，它确保了数据的可靠性，并实现了跨集群的数据并行处理。
MapReduce − 这是一个用于跨集群并行处理和分析大型数据集的编程模型，它由两个主要任务组成： Map ，它将输入数据处理并转换为中间键值对； Reduce ，它将中间数据聚合并汇总以产生最终输出。
YARN （又一个资源谈判者） - YARN 是 Hadoop 的资源管理和作业调度组件，它为集群上运行的各种应用程序分配资源（ CPU ，内存）并有效地管理它们的执行。
Hadoop Common - 这包括其他 Hadoop 组件使用的库和实用程序。它为整个 Hadoop 生态系统提供工具和基础结构，例如身份验证、配置和日志记录。

Hadoop 的完整形式是什么？

Hadoop 没有传统意义上的完整形式。它不像许多其他技术那样是首字母缩略词。相反， “Hadoop ” 这个名字来自一个玩具大象，它属于它的创造者之一道格切割的儿子。玩具大象被命名为 Hadoop ，该项目以它命名。

学习 Hadoop 需要多长时间？

学习 Hadoop 所需的时间可能会有所不同，具体取决于您以前的编程和数据库经验，您专用于学习的时间以及您打算实现的理解深度等因素。学习 Hadoop 的基础知识，例如了解其组件，设置 Hadoop 集群以及编写简单的 MapReduce 程序，可能需要几周到几个月的时间。

但是，精通 Hadoop ，包括掌握 HDFS 优化， YARN 资源管理和使用 Hadoop 生态系统工具等高级概念，可能需要几个月到一年或更长时间的持续学习和实践。

为什么 Hadoop 不是数据仓库？

Hadoop 不是数据仓库，因为它们具有不同的用途和不同的体系结构。 Hadoop 是用于跨分布式计算机集群存储和处理大量非结构化和半结构化数据的框架。它旨在处理大数据，并支持使用 HDFS 和 MapReduce 等技术对大型数据集进行批处理。

另一方面，数据仓库是结构化数据的集中存储库，它针对查询和分析进行了优化。它通常用于存储来自各种来源的结构化数据，将其组织成一个模式，并为报告和分析目的提供快速访问。

Hadoop 最大的优势是什么？

Hadoop 的最大优势是它能够有效地处理和处理大量数据.Hadoop 旨在将数据和处理任务分配到集群中的多台计算机上，使其可以轻松扩展以处理传统数据库或处理系统难以管理的海量数据集.这使组织能够存储，处理和分析大量数据，获得有价值的见解并做出明智的决策，这是传统技术无法实现的

Hadoop 中使用了哪些软件？

Hadoop 使用多个软件组件来管理和处理大数据。 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 将大型数据集存储在计算机集群中，将它们分成更小的块，以实现高效的存储和检索。 MapReduce 是将数据处理任务划分为较小部分并跨集群并行执行的处理引擎。 YARN 管理整个集群的计算资源，将资源分配给不同的应用程序并确保高效执行。这些软件组件共同使 Hadoop 能够有效地存储，处理和分析大量数据。

谁是 Hadoop 的创始人？

Hadoop 由 Doug Cutting 和 Mike Cafarella 创建.Doug Cutting 受到 Google 的 MapReduce 和 Google File System 论文的启发，开始从事一个开源项目，以创建用于分布式存储和处理大数据的框架.他以儿子的玩具大象 Hadoop 命名了该项目.后来， Mike Cafarella 与他一起开发了该框架，并在 2005 年将其作为开源项目发布。

学习 Hadoop 需要哪些技能？

学习 Hadoop 需要了解 Java ， Python 或 Scala 等编程语言，以及数据库和 SQL 的基本知识.熟悉 Linux 命令行和分布式计算和可扩展性等大数据概念也很重要.解决问题的能力对于解决问题至关重要，而有效的沟通技巧有助于与团队成员的协作.通过掌握这些技能并不断练习，可以熟练使用 Hadoop 进行大数据处理和分析

Hadoop 的最新版本是什么？

Apache Hadoop 的最新稳定版本是 3.3. 1 ，于 2021 年 9 月发布。此版本包括各种改进，错误修复和新功能，以增强 Hadoop 框架的性能，可伸缩性和可靠性。最好查看 Apache Hadoop 官方网站或存储库，以获取有关最新版本及其功能的最新信息。

Hadoop - 大数据概述