Hadoop是一個開源的分布式計算框架，用于處理海量數據。Hadoop通過將數據分散存儲在多個節點上，并在集群中運行并行計算任務來處理海量數據。以下是Hadoop處理海量數據的一般步驟：
數據存儲：Hadoop使用Hadoop Distributed File System（HDFS）來存儲數據。數據被分成塊并分布在集群中的多個節點上，實現數據的分布式存儲和冗余備份。
數據處理：Hadoop使用MapReduce編程模型來處理數據。MapReduce將數據分成小塊，并在集群中并行處理這些數據塊。MapReduce包括兩個階段：Map階段用于處理數據塊并產生中間結果，Reduce階段用于將中間結果合并并生成最終結果。
任務調度：Hadoop使用YARN（Yet Another Resource Negotiator）來管理集群資源和調度任務。YARN能夠動態分配資源給不同的任務，并確保任務能夠在集群中高效地運行。
容錯處理：Hadoop具有高度容錯性，能夠在節點故障時自動重新分配任務，并確保計算過程不受影響。
總的來說，Hadoop通過將數據分布式存儲和并行處理來處理海量數據，同時具有高度容錯性和可伸縮性，使得它成為處理大規模數據的理想工具。
