一、Hadoop概述
Hadoop是大数据技术的基石，由HDFS分布式文件系统、MapReduce计算框架和YARN资源调度组成。Hadoop将海量数据分布式存储在普通服务器集群上，通过并行计算处理数据。开源生态成熟，是企业大数据平台的基础架构。
一）HDFS分布式文件系统
HDFS以数据块为单位存储文件，默认块大小128MB，通过副本机制保证数据可靠性。NameNode管理元数据，DataNode存储数据块。数据读写流式访问，适合大文件批量处理。HDFS的高可用通过双NameNode实现，联邦机制扩展命名空间。
二、MapReduce与YARN
MapReduce将计算任务分解为Map和Reduce阶段，数据本地化减少网络传输。YARN统一资源调度，支持多种计算框架共享集群资源。MapReduce适合离线批处理，配合Hive SQL降低开发门槛。Spark等框架在性能和易用性上有所提升。
二）Hadoop生态组件
Hive数据仓库工具用SQL查询HDFS数据，HBase分布式数据库支持随机读写。ZooKeeper提供分布式协调服务，Sqoop实现数据导入导出。Flume采集日志数据，Oozie调度工作流。生态组件协同构建完整的大数据平台。
三、Hadoop部署与运维
Hadoop集群部署考虑硬件规划、网络配置和参数调优。监控集群健康状态，管理数据节点和任务队列。安全机制包括Kerberos认证和权限控制。容器化和云原生趋势下，Hadoop生态也在演进。掌握Hadoop原理是学习大数据的基础。
Hadoop奠定了大数据技术体系，理解HDFS、MapReduce和生态组件，构建坚实的数据处理能力。