Hadoop 是由 Java 语言编写的，在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架，其核心部件是 HDFS 与 MapReduce。

HDFS 为海量的数据提供了存储，而 MapReduce 为海量的数据提供了计算。

可以把 HDFS 理解为一个分布式的，有冗余备份的，可以动态扩展的用来存储大规模数据的大硬盘。

把 MapReduce 理解成为一个计算引擎，按照 MapReduce 的规则编写 Map 计算 Reduce 计算的程序，可以完成计算任务。

YARN：Hadoop 2 开始使用的资源管理框架。

HBase：Google分布式数据库Bigtable的开源实现，是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。为了提高数据可靠性和健壮性，发挥HBase处理大数据量等功能，一般使用HDFS作为HBase的底层数据存储方式。

MapReduce：分布式计算框架。

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，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

技术专栏主要包含如下内容：

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从实战出发，通过理论讲解-环境搭建-项目案例实战，让初学者快速掌握hadoop大数据技术。