Hadoop 整体设计
Hadoop 框架是用于计算机集群大数据处理的框架，所以它必须是一个可以部署在多台计算机上的软件。部署了 Hadoop 软件的主机之间通过套接字 (网络) 进行通讯。
Hadoop 主要包含 HDFS 和 MapReduce 两大组件，HDFS 负责分布储存数据，MapReduce 负责对数据进行映射、规约处理，并汇总处理结果。
Hadoop 框架最根本的原理就是利用大量的计算机同时运算来加快大量数据的处理速度。例如，一个搜索引擎公司要从上万亿条没有进行规约的数据中筛选和归纳热门词汇就需要组织大量的计算机组成集群来处理这些信息。如果使用传统数据库来处理这些信息的话，那将会花费很长的时间和很大的处理空间来处理数据，这个量级对于任何单计算机来说都变得难以实现，主要难度在于组织大量的硬件并高速地集成为一个计算机，即使成功实现也会产生昂贵的维护成本。
Hadoop 可以在多达几千台廉价的量产计算机上运行，并把它们组织为一个计算机集群。
一个 Hadoop 集群可以高效地储存数据、分配处理任务，这样会有很多好处。首先可以降低计算机的建造和维护成本，其次，一旦任何一个计算机出现了硬件故障，不会对整个计算机系统造成致命的影响，因为面向应用层开发的集群框架本身就必须假定计算机会出故障。
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