介绍:
Hadoop实现了一个分布式文件系统(重点)（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。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（high throughput）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。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。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
官网:http://hadoop.apache.org/
hadoop和大数据 和 spark关系详解:https://www.zhihu.com/question/23036370
下载链接:http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/
(修改配置文件需要所有机器都一致)
hadoop的生态圈
优点:
缺点:
1、Hadoop不适用于低延迟数据访问。
2、Hadoop不能高效存储大量小文件。
3、Hadoop不支持多用户写入并任意修改文件。
最后送上一张大数据技术生态图:
