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　　互聯網的快速發展帶來了數據快速增加，海量數據的存儲已經不是一臺機器所能處理的問題了。Hadoop的技術就應運而生。在千鋒大數據培訓講師的講解之后，對這個概念有了一個比較系統的了解。可以講Hadoop的核心內容看作是兩個部分，一個是分布式存儲，一個是分布式計算。

　　對于分布式存儲，Hadoop有自己的一套系統來處理叫Hadoop distribution file system。為什么分布式存儲需要一個額外的系統來處理，而不是就把1TB以上的文件分開存放就好了。如果不采用新的系統，我們存放的東西沒辦進行一個統一的管理。存放在A電腦的東西只能在連接到A去找，存在B的又得單獨去B找。繁瑣且不便于管理。而這個分布式存儲文件系統能把這些文件分開存儲的過程透明化，用戶看不到文件是怎么存儲在不同電腦上，看到的只是一個統一的管理界面。現在的云盤就是很好的給用戶這種體驗。

　　對于分布式計算。在對海量數據進行處理的時候，一臺機器肯定也是不夠用的。所以也需要考慮將將數據分在不同的機器上并行的進行計算，這樣不經可以節省大量的硬件的I/O開銷。也能夠將加快計算的速度。Hadoop對分布式計算的系統為MapReduce。Map即將數據分開存放進行計算，Reduce將分布計算的得到的結果進行整合，最后匯總得到一個最終的結果。這樣對Hadoop的技術有一個清晰框架思路。