Для работы с Big Data и распределенными вычислениями в Python используется несколько модулей и технологий, но одним из наиболее популярных является Apache Hadoop. Hadoop представляет собой фреймворк для распределенной обработки данных, который позволяет обрабатывать большие объемы данных на кластерах серверов. Он состоит из нескольких основных компонентов: 1. Hadoop Distributed File System (HDFS) - распределенная файловая система, которая хранит данные на кластере серверов. HDFS разбивает данные на блоки и распределяет их по узлам кластера для обеспечения отказоустойчивости и высокой производительности. 2. MapReduce - модель программирования, которая используется для обработки и анализа данных в Hadoop. Она разделяет задачу на несколько частей, которые выполняются параллельно на разных узлах кластера. Результаты каждой части объединяются в конечный результат. MapReduce обеспечивает эффективную обработку данных на кластере и автоматическую обработку сбоев. 3. YARN (Yet Another Resource Negotiator) - платформа управления ресурсами в Hadoop. YARN отвечает за распределение ресурсов на кластере и позволяет запускать различные приложения, включая MapReduce, Spark и другие. 4. Hadoop Common - это общая библиотека и утилиты, используемые другими компонентами Hadoop. Помимо Hadoop, существуют и другие модули и технологии для работы с Big Data в Python: - PySpark - это библиотека, которая позволяет запускать программы на языке Python на платформе Apache Spark, которая является одной из основных альтернатив Hadoop для обработки больших объемов данных. - MongoDB - это NoSQL база данных, которая может использоваться для хранения и обработки больших объемов данных. Она не является специальной технологией для работы с Big Data, но может быть использована в таких задачах. - Redis - это NoSQL база данных, которая также может использоваться для обработки больших объемов данных. Она обеспечивает высокую производительность и может использоваться в распределенных вычислениях. - Cassandra - это NoSQL база данных, которая предоставляет высокую доступность и масштабируемость. Она может быть использована для обработки больших объемов данных и является альтернативой Hadoop. - Elasticsearch - это поисковый движок, который может использоваться для быстрого поиска и анализа больших объемов данных. Он основан на Apache Lucene и может быть интегрирован с другими инструментами для обработки Big Data. Таким образом, правильный ответ на данный вопрос - Hadoop. Он предоставляет мощные возможности для работы с Big Data и распределенными вычислениями в Python.