Hadoop本身不是一個數據庫，而是一個分布式計算框架。它支持分布式計算，主要通過其核心組件來實現，包括HDFS、MapReduce和YARN。以下是詳細介紹：
Hadoop的分布式計算能力
- HDFS（Hadoop Distributed File System）：負責數據的分布式存儲，確保數據的高可靠性和高可用性。
- MapReduce：一種編程模型，用于處理大規模數據集的并行計算。它將計算任務分為Map和Reduce兩個階段，分別負責數據的處理和聚合。
- YARN（Yet Another Resource Negotiator）：負責資源管理和任務調度，支持多種計算框架（如Spark）在Hadoop集群上運行。
Hadoop的應用場景
- 大數據處理與分析：Hadoop適用于離線大數據分析、數據挖掘等場景，能夠處理PB級別的數據。
- 數據存儲：通過HDFS，Hadoop能夠存儲大規模的非結構化數據。
Hadoop的優勢
- 高可靠性：通過數據冗余備份，即使在節點故障時也能保證數據的完整性。
- 高擴展性：可以方便地向集群中增加新的計算節點，以支持處理更大規模的數據集。
- 高效性：通過并行處理加快處理速度。
綜上所述，Hadoop分布式計算框架，通過其核心組件HDFS、MapReduce和YARN，提供了強大的分布式計算能力，適用于大數據處理與分析、數據存儲等場景。
