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hadoop分布式计算，这是支持Hadoop的基础分布式计算，可以使Hadoop系统高效处理大规模。hadoop它是做什么的hadoop是分布式系统基础设施，除了Hadoop，还有哪些平台分布式 计算？数据中国hadoop核心技术是什么？Hadoop项目是以可靠性、可扩展性和分布式 计算为目的开发的开源软件。

Hadoop的三个核心组件是HDFS、MapReduce和YARN。HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，用来存储大规模的数据集。HDFS将数据分布在多个节点上，支持数据的冗余备份，保证数据的可靠性和高可用性。是支持Hadoop分布式计算，使Hadoop系统高效处理大规模数据的基础。MapReduce是Hadoop生态系统中的分布式 计算框架，用于处理大规模的数据集合。

MapReduce框架可以自动管理任务的调度、容错、负载均衡等问题，使Hadoop能够高效运行大型数据处理任务。YARN是Hadoop2.0推出的新一代资源管理器，用于管理Hadoop集群中的计算资源。YARN支持多种应用框架，包括MapReduce和Spark，使得Hadoop生态系统更加灵活多样。

Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源项目数据。但是，企业在选择大型数据框架时，不能厚此薄彼。著名专家BernardMarr在一篇文章中分析了Spark和Hadoop的异同。Hadoop和Spark都是big 数据框架，都提供了一些工具来执行常见的big 数据任务，但恰恰，它们执行的是不同的任务。虽然据说Spark在某些情况下比Hadoop快100倍，但是它没有分布式存储系统和分布式存储是许多大型数据项目的基础。可以在普通计算台电脑几乎无限的硬盘上存储PB级数据台，并提供良好的可扩展性，随着数据台的增加只需要增加硬盘。所以Spark需要一个第三方分布式。很多大型数据项目在Hadoop上安装Spark，这样Spark的高级分析应用就可以使用数据存储在HDFS。与Hadoop相比，Spark真正的优势在于速度。Spark的大部分操作都在内存中，每次操作后都会安装Hadoop的MapReduce系统。

hadoopYes分布式系统基础设施。Hadoop是Apache基金会开发的一个分布式系统基础设施，是一个可以处理大量数据 分布式的软件框架；Hadoop以可靠、高效和可扩展的方式处理数据用户可以在不了解分布式底层细节的情况下开发分布式程序。用户可以在Hadoop上轻松开发和运行处理大量数据的应用。