Hadoop 是由 Java 語言編寫的，在分佈式服務器集羣上存儲海量數據並運行分佈式分析應用的開源框架，其核心部件是 HDFS 與 MapReduce。
HDFS 爲海量的數據提供了存儲，而 MapReduce 爲海量的數據提供了計算。
可以把 HDFS 理解爲一個分佈式的，有冗餘備份的，可以動態擴展的用來存儲大規模數據的大硬盤。
把 MapReduce 理解成爲一個計算引擎，按照 MapReduce 的規則編寫 Map 計算 Reduce 計算的程序，可以完成計算任務。
YARN：Hadoop 2 開始使用的資源管理框架。
HBase：Google分佈式數據庫Bigtable的開源實現，是一個高可靠、高性能、面向列、可伸縮的分佈式數據庫，主要用來存儲非結構化和半結構化的鬆散數據。爲了提高數據可靠性和健壯性，發揮HBase處理大數據量等功能，一般使用HDFS作爲HBase的底層數據存儲方式。
MapReduce：分佈式計算框架。
Hive：是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射爲一張數據庫表，並提供完整的sql查詢功能，可以將sql語句轉換爲MapReduce任務進行運行。
技術專欄主要包含如下內容：
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從實戰出發，通過理論講解-環境搭建-項目案例實戰，讓初學者快速掌握hadoop大數據技術。