随着持续的业务增长和初创企业蓬勃发展，需要储存大量数据的需求也迅速增加。
这些开始寻找分析这一大数据的工具来揭示市场趋势，隐藏的模式，客户要求和其他有用的商业信息，以帮助他们提出有效的业务决策并获得利润。

为了满足不断增长的需求，Apache Software Foundation推出Hadoop，一个用于存储，分析和处理大数据的工具。
本文重点介绍Apache Hadoop是它的框架，它是如何工作的，以及其重要功能。

什么是hadoop？

Hadoop是一个基于开源的Java的大数据处理框架。
它是用于存储，分析和处理分布式环境中的大数据的工具。
Hadoop是Apache软件基金会的开源项目，最初由雅虎创建于2006年。
从那时起，这个开源项目在大数据分析中带来了革命，并占据了大数据市场。

简单来说，Apache Hadoop是用于处理大数据的工具。
它用于使用一些编程语言分布在许多计算机上的大集数据上。
Apache Hadoop很容易可扩展，我们可以通过单个服务器扩展多个计算机。

Apache框架由以下组件组成：

• Hadoop常见：它是指支持Hadoop模块的常见Java实用程序和库。
• Hadoop分布式文件系统：它是Hadoop应用程序使用的主要存储系统。它是一个分布式文件系统，使我们可以访问应用程序数据。
• Hadoop mapReduce：Hadoop MapReduce是一种用于Big Data的并行处理的软件框架。
• Hadoop YARN：Yarn是Hadoop使用的资源管理技术。它负责资源管理和作业调度

Hadoop如何工作？

Hadoop的工作是一个三阶段的程序。
让我们了解Hadoop的工作原理是多么：

第1阶段：作业已提交给Hadoop作业客户，以便以下详细信息 -

• 分布式文件系统中的输入和输出文件位置
• Java类具有Map和Dreame功能的实现
• 使用不同参数集的作业配置

阶段2：Hadoop作业客户端将作业与作业配置转移到JobTracker。
然后，JobTracker负责执行配置分发到从站，任务调度和监视，将状态更新提交回作业客户端。

步骤3：在不同的节点处，任务触发器然后根据MapReduce实现执行任务。
减少函数生成的输出存储在输出文件中的分布式文件系统上。

Apache Hadoop的功能

企业因其令人惊讶的特征而采用Apache Hadoop。
让我们看看Apache Hadoop的重要功能。

• 可伸缩性：Apache Hadoop使用本地数据的分布式处理，这允许以大规模存储，处理和分析数据。
• 可靠性：在Apache Hadoop中，数据复制数据，因此可以在系统故障时生成冗余数据副本。因此，Apache Hadoop具有容错功能。
• 灵活性：Apache Hadoop不遵循传统的关系数据库规则。它可以以任何格式存储信息和数据，如结构化，非结构化和半结构化。
• 成本效益：Apache Hadoop是开源，无需成本。这使得它具有成本效益和可用的。
• 兼容性：Apache Hadoop是基于Java的框架，与所有平台兼容。