什麼是 Hadoop，它的用途是什麼？

一段時間以來，我一直很喜歡閱讀 ServerFault，並且遇到了很多關於 Hadoop 的主題。從全球的角度來看，我很難找到它的作用。

所以我的問題很簡單：什麼是 Hadoop？它有什麼作用 ？它是乾什麼用的 ？為什麼會踢屁股？

**編輯：**如果有人碰巧有使用 Hadoop 的案例的展示/解釋，那就太好了。

直接從馬嘴裡說：

Hadoop 是一個框架，用於在由商品硬體建構的大型集群上執行應用程序。Hadoop 框架透明地為應用程序提供可靠性和數據移動。Hadoop 實現了一種名為 Map/Reduce 的計算範式，其中應用程序被劃分為許多小的工作片段，每個工作片段都可以在集群中的任何節點上執行或重新執行。此外，它還提供了一個分佈式文件系統 (HDFS)，可將數據儲存在計算節點上，從而在整個集群中提供非常高的聚合頻寬。Map/Reduce 和分佈式文件系統都經過設計，以便框架自動處理節點故障。

Map/Reduce 是Google流行的一種程式範式，其中一個任務被分成小部分並分發到大量節點進行處理（map），然後將結果匯總為最終答案（reduce ）。Google和雅虎將其用於他們的搜尋引擎技術等。

Hadoop 是實現這種處理方案的通用框架。至於它為何如此出色，主要是因為它提供了諸如容錯之類的簡潔功能，並且可以讓您將幾乎任何類型的硬體組合在一起來進行處理。只要您的問題符合範式，它的擴展性也非常好。

您可以在網站上閱讀所有相關資訊。

至於一些例子，Paul 給出了一些例子，但這裡還有一些你可以做的不是那麼以網路為中心的例子：

• 渲染 3D 電影。“map”步驟將每一幀的幾何分佈到不同的節點，節點渲染它，渲染的幀在“reduce”步驟中重新組合。
• 在分子模型中計算系統中的能量。系統軌蹟的每一幀都在“映射”步驟中分配給一個節點。節點計算每一幀的能量，

然後在“減少”步驟中總結結果。

從本質上講，該模型對於可以分解為完全獨立的類似離散計算的問題非常有效，並且可以重新組合以產生最終結果。

引用自：https://serverfault.com/questions/27829