Apache Hadoop - это платформа с открытым исходным кодом, которая обеспечивает распределенную обработку больших наборов данных в кластерах вычислительных ресурсов. Он создан на основе принципов, изначально описанных в исследовательском документе Гугла MapReduce и Google File System. Hadoop предоставляет возможность обработки, хранения и анализа больших объемов данных, которые могут быть недоступны для обработки на одном компьютере. Hadoop состоит из двух основных компонентов: Hadoop Distributed File System (HDFS) и MapReduce. HDFS - это распределенная файловая система, которая разбивает данные на блоки и хранит их на различных узлах кластера. MapReduce - это модель программирования и выполнения задач на кластерах Hadoop. Ведущая идея MapReduce заключается в разделении задачи на несколько независимых фрагментов (Map), после чего результаты обрабатываются и объединяются (Reduce). Hadoop широко используется в различных отраслях, включая интернет-компании, финансовый сектор, здравоохранение, науку и многие другие. Это связано с тем, что Hadoop обеспечивает высокую отказоустойчивость, масштабируемость и возможность обработки больших объемов данных. Он также предоставляет механизмы для распределенной обработки параллельных задач на кластерах, что позволяет значительно ускорить вычисления. В отличие от платформ с закрытым исходным кодом, Hadoop является открытым исходным кодом, что означает, что его исходный код доступен для всеобщего использования и изменения, что способствует развитию и инновациям в области обработки больших данных. Hadoop также имеет широкую экосистему инструментов и решений, которые разрабатываются сообществом и компаниями, включая Apache Pig, Apache Hive, Apache Spark и другие. Все это делает Hadoop одной из наиболее популярных и практичных платформ для обработки больших данных в современном мире.