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Hadoop 是一个开源的分布式计算平台，主要用于存储和处理大规模数据集。它的设计初衷是能够在由普通硬件构建的集群上运行，通过分布式存储和分布式计算来解决大数据处理的问题。Hadoop 的核心包括 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和 MapReduce 编程模型。
数据存储优势
Hadoop 框架主要由以下组件组成
MapReduce 编程模型
MapReduce 是一种用于大规模数据集并行处理的编程模型。它的主要思想是将一个复杂的大数据处理任务分解为两个阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。在 Map 阶段，数据被读取并处理成一系列的键 - 值对（key - value pairs）。例如，对于一个文本处理任务，Map 阶段可能会将文本文件中的每一行作为输入，通过用户定义的 Map 函数将每行文本分割成单词，并输出每个单词及其出现次数为 1 的键 - 值对（如 <单词，1>）。然后，在 Reduce 阶段，这些中间的键 - 值对会根据键进行分组，并通过用户定义的 Reduce 函数进行汇总处理。对于前面的例子，Reduce 函数会将相同单词的键 - 值对进行合并，计算出每个单词在整个文本文件中的总出现次数（如 < 单词，总次数 >）。
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MapReduce 非常适合处理大规模的离线数据分析任务，如日志分析、数据挖掘等。它能够自动地在集群中的多个节点上并行执行 Map 和 Reduce 任务，充分利用集群的计算资源，大大提高了数据处理的速度。而且，MapReduce 隐藏了底层的分布式计算细节，程序员只需要关注自己的业务逻辑，按照 MapReduce 的编程规范编写 Map 和 Reduce 函数，就可以方便地实现复杂的大数据处理任务。
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