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　　Hadoop的核心是一個(gè)分布式文件系統(tǒng)(HDFS)和一個(gè)分布式計(jì)算系統(tǒng)(MapReduce)。

　　HDFS是Hadoop分布式文件系統(tǒng)，它的設(shè)計(jì)目標(biāo)是運(yùn)行在廉價(jià)硬件上的大規(guī)模數(shù)據(jù)集群上，并且能夠提供高可靠性、高吞吐量的數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)服務(wù)。HDFS采用了一種主從結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)，其中一個(gè)NameNode負(fù)責(zé)存儲(chǔ)文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)(如文件名、權(quán)限、塊的位置等)，而多個(gè)DataNode則負(fù)責(zé)存儲(chǔ)文件的實(shí)際數(shù)據(jù)塊。

　　MapReduce是Hadoop的分布式計(jì)算框架，它是一種計(jì)算模型，通過(guò)將大規(guī)模數(shù)據(jù)分成小塊，分布在不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行計(jì)算，最終將結(jié)果匯總。MapReduce的核心思想是將計(jì)算任務(wù)分解成多個(gè)Map和Reduce任務(wù)，Map任務(wù)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的處理和轉(zhuǎn)換，Reduce任務(wù)則負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的合并和計(jì)算。

　　除了HDFS和MapReduce，Hadoop還提供了一些其他的模塊，如YARN(Yet Another Resource Negotiator)、Hive、HBase、Spark等，它們可以在Hadoop上構(gòu)建更加復(fù)雜和高級(jí)的應(yīng)用。