Apache Hadoop - это платформа с открытым исходным кодом, которая обеспечивает распределенную обработку больших наборов данных в кластерах вычислительных ресурсов. Эта технология была разработана для эффективной работы с большими данными, которые не могут быть обработаны на одной машине. Главная идея Hadoop - это разделение задачи на множество меньших задач и их параллельное выполнение на нескольких компьютерах в кластере. Такая децентрализованная архитектура позволяет достичь высокой производительности и масштабируемости системы, так как каждая задача может быть обработана независимо от остальных. Hadoop включает в себя несколько основных компонентов: 1. Hadoop Distributed File System (HDFS) - это файловая система, которая разделяет данные на блоки и распределяет их по кластеру. Блоки данных реплицируются на нескольких узлах, что обеспечивает отказоустойчивость и высокую доступность данных. 2. MapReduce - это модель программирования и исполнения для обработки данных в Hadoop. Она позволяет разделить общую задачу на набор более мелких подзадач - мапперы и редьюсеры. Мапперы преобразуют входные данные в промежуточные результаты, которые затем собираются и обрабатываются редьюсерами. 3. YARN (Yet Another Resource Negotiator) - это платформа управления ресурсами в Hadoop. Она отвечает за распределение задач между узлами кластера и управление вычислительными и памятными ресурсами. 4. Hadoop Common - это набор общих библиотек и утилит, которые используются другими компонентами Hadoop. Hadoop свободно доступен и использует множество организаций и компаний для обработки и анализа больших объемов данных. Его масштабируемость и способность обрабатывать данные на нескольких узлах кластера делает его уникальным инструментом для работы с Big Data.