一、hadoop是什么意思？

Hadoop是具体的开源框架，是工具，用来做海量数据的存储和计算的。

二、hadoop与大数据的关系

首先，大数据本身涉及到一个庞大的技术体系，从学科的角度来看，涉及到数学、统计学和计算机三大学科，同时还涉及到社会学、经济学、医学等学科，所以大数据本身的知识量还是非常大的。

从当前大数据领域的产业链来看，大数据领域涉及到数据采集、数据存储、数据分析和数据应用等环节，不同的环节需要采用不同的技术，但是这些环节往往都要依赖于大数据平台，而Hadoop则是当前比较流行的大数据平台之一。

Hadoop平台经过多年的发展已经形成了一个比较完善的生态体系，而且由于Hadoop平台是开源的，所以很多商用的大数据平台也是基于Hadoop搭建的，所以对于初学大数据的技术人员来说，从Hadoop开始学起是不错的选择。

当前Hadoop平台的功能正在不断得到完善，不仅涉及到数据存储，同时也涉及到数据分析和数据应用，所以对于当前大数据应用开发人员来说，整体的知识结构往往都是围绕大数据平台来组织的。随着大数据平台逐渐开始落地到传统行业领域，大数据技术人员对于大数据平台的依赖程度会越来越高。

当前从事大数据开发的岗位可以分为两大类，一类是大数据平台开发，这一类岗位往往是研发级岗位，不仅岗位附加值比较高，未来的发展空间也比较大，但是大数据平台开发对于从业者的要求比较高，当前有不少研究生在毕业后会从事大数据平台开发岗位。

另一类是大数据应用开发岗位，这类岗位的工作任务就是基于大数据平台(Hadoop等)来进行行业应用开发，在工业互联网时代，大数据应用开发岗位的数量还是比较多的，而且大数据应用开发岗位对于从业者的要求也相对比较低。

提供海量数据存储和计算的。需要java语言基础。

Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称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。

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。

扩展资料

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。能够对大量数据进行分布式处理的软件框架Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。

Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。

参考资料：百度百科-Hadoop

1、是一个文件系统。相比较WinXP，它可以同时利用多台机器2、装WinXP，1个WinXP系统你只能装在一台机器上。而1个Hadoop系统可以装在一台机上，也可以装在很多机器上。3、用WinXP保存一个文件，肯定就保存在一台机器上，而Hadoop就不同，一个文件可能会被拆成很多份，分别放在不同的机器上，而你通过Hadoop不需要知道他们具体存到哪里，可以象WinXP下一样访问1个文件。4、安装WinXP只需要1台标准的个人电脑做为它的底层需求，而Hadoop还需要Linux系统+JAVA做为它的底层需求。5、WinXP有个漂亮的操作界面，非富的其它功能，一般用户都可以很方便的使用它；而Hadoop没有这些，很多功能都要通过敲命令，甚至写代码才能使用它。

Hadoop是一个用于运行应用程序在大型集群的廉价硬件设备上的框架。Hadoop为应用程序透明的提供了一组稳定/可靠的接口和数据运动。在Hadoop中实现了Google的MapReduce算法，它能够把应用程序分割成许多很小的工作单元，每个单元可以在任何集群节点上执行或重复执行。此外，Hadoop还提供一个分布式文件系统用来在各个计算节点上存储数据，并提供了对数据读写的高吞吐率。由于应用了map/reduce和分布式文件系统使得Hadoop框架具有高容错性，它会自动处理失败节点。已经在具有600个节点的集群测试过Hadoop框架。

Hadoop是一个分布式计算的解决方案还是一个开源的框架。Hadoop可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的，但不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+ Mapreduce（数据处理），Hadoop的数据来源可以是任何形式，在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能，拥有更灵活的处理能力，无论任何数据形式最终会转化为key/value，key/value是基本数据单元。用函数式变成Mapreduce代替SQL，SQL是查询语句，而Mapreduce则是使用脚本和代码，而对于适用于关系型数据库，习惯SQL的Hadoop有开源工具hive代替。想了解更多有关Hadoop的详情，推荐咨询达内教育。达内教育已从事19年IT技术培训，累计培养100万学员，并且独创TTS8.0教学系统，1v1督学，跟踪式学习，有疑问随时沟通；自主研发的26大课程体系更是紧跟企业需求，企业级项目，课程穿插大厂真实项目讲解，对标企业人才标准，制定专业学习计划，囊括主流热点技术，助力学员更好的提高。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

Hadoop到底是个啥？答：Hadoop是基于廉价设备利用集群的威力对海量数据进行安全存储和高效计算的分布式存储和分析框架，Hadoop本身是一个庞大的项目家族，其核心 家族或者底层是HDFS和MapReduce，HDFS和MapReduce分别用来实现对海量数据的存储和分析，其它的项目，例如Hive、HBase 等都是基于HDFS和MapReduce，是为了解决特定类型的大数据处理问题而提出的子项目，使用Hive、HBase等子项目可以在更高的抽象的基础上更简单的编写分布式大数据处理程序。Hadoop的其它子项目还包括Common, Avro, Pig, ZooKeeper, Sqoop, Oozie 等，随着时间的推移一些新的子项目会被加入进来，一些关注度不高的项目会被移除Hadoop家族，所以Hadoop是一个充满活力的系统。Apache Hadoop: 是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。Apache Hive: 是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。ApachePig: 是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。ApacheHBase: 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。Apache Sqoop: 是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。Apache Zookeeper: 是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务 ApacheMahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。ApacheCassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与AmazonDynamo的完全分布式的架构于一身 Apache Avro: 是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ApacheAmbari: 是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。ApacheChukwa: 是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合 Hadoop 处理的文件保存在 HDFS 中供Hadoop 进行各种 MapReduce 操作。ApacheHama: 是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。ApacheFlume: 是一个分布的、可靠的、高可用的海量日志聚合的系统，可用于日志数据收集，日志数据处理，日志数据传输。ApacheGiraph: 是一个可伸缩的分布式迭代图处理系统， 基于Hadoop平台，灵感来自 BSP (bulk synchronous parallel) 和Google 的 Pregel。ApacheOozie: 是一个工作流引擎服务器, 用于管理和协调运行在Hadoop平台上（HDFS、Pig和MapReduce）的任务。ApacheCrunch: 是基于Google的FlumeJava库编写的Java库，用于创建MapReduce程序。与Hive，Pig类似，Crunch提供了用于实现如连接数据、执行聚合和排序记录等常见任务的模式库 ApacheWhirr: 是一套运行于云服务的类库（包括Hadoop），可提供高度的互补性。Whirr学支持Amazon EC2和Rackspace的服务。ApacheBigtop: 是一个对Hadoop及其周边生态进行打包，分发和测试的工具。ApacheHCatalog: 是基于Hadoop的数据表和存储管理，实现中央的元数据和模式管理，跨越Hadoop和RDBMS，利用Pig和Hive提供关系视图。ClouderaHue: 是一个基于WEB的监控和管理系统，实现对HDFS，MapReduce/YARN, HBase, Hive, Pig的web化操作和管理。

hadoop是一款开源软件，主要用于分布式存储和计算，他由HDFS和MapReduce计算框架组成的，他们分别是Google的GFS和MapReduce的开源实现。由于hadoop的易用性和可扩展性，因此成为最近流行的海量数据处理框架。hadoop这个单词来源于其发明者的儿子为一个玩具大象起的名字。