Hadoop 是基于 JAVA 的框架，用于存储和高效处理大型数据集。换句话说，该工具是一组开源实用程序，以其巨大的处理能力促进海量数据的存储和处理。该技术允许多个设备分析数据集，而不是使用一台计算机来处理数据。
Apache Hadoop 带有两个子组件，如下所示 -
- Hadoop MapReduce- Hadoop MapReduce 可以被称为一个软件框架，用于编写执行的应用程序。此外，这些框架足以处理计算节点集群中的大数据。
- HDFS – 该子项目负责处理和管理 Hadoop 的存储。此外，HDFS 创建了许多数据块副本，并将它们发送到集群中的计算节点。
- YARN（Yet Another Resource Negotiator）——该组件负责管理和监控集群节点。此外，它还可以调度作业和任务并维护资源使用情况。
- Hadoop Common - 该模块确保通用 Java 库的可用性，这些库在所有模块中都很有用。
特征
Hadoop 确保了灵活性，可以处理多种类型的数据集，例如 My SQL。XLM、JSON等。另外，它是开源软件，使用方便，提供更快的数据处理能力。此外，它使用数据局部性，并且可以以最低的成本在 HDFS 上移动数据。
- 开源 - Hadoop 是开源软件，易于访问。此外，人们可以轻松地在线获取其源代码，并可以根据公司的要求使用它对 Hadoop 进行必要的修改。
- 可扩展——Hadoop 是一个可扩展的集群，因为它允许将大量数据分成廉价的机器并进行并行处理。此功能使 Hadoop 优于 RDBMS，因为它们无法扩展大量数据。
- 确保容错 - 由于它使用可能会崩溃的廉价硬件，因此可以确保将数据复制到 Hadoop 集群中的多个数据节点上。它允许用户在出现任何技术问题时从一台机器访问所有数据。
- 提供高可用性——Hadoop 确保集群中数据的可用性。此外，如果出现技术故障，用户可以从另一个节点检索数据。此外，它有两个名称节点，即主动节点和被动节点。被动节点负责处理主动节点的工作并在其发生故障时提供相同的数据。
经济高效- 由于该技术使用廉价的硬件，因此它提供了一种具有成本效益的模型。此外，它可以以经济高效的方式免费使用和存储大量数据。
工作机会
在过去几年中，Hadoop 已将自己注册为存储和管理大型数据集的领先品牌之一。它有助于实时数据分析和欺诈检测。此外，一些组织使用 Hadoop 来分析海量数据集和站点访问。最重要的是，大数据分析对大量组织很有用，因为它有助于做出更好的决策并提供有价值的见解。
对于希望在该领域从事职业的个人来说，现在是正确的时间。
根据福布斯的报告，到 2022 年，Hadoop 市场预计将增长到 $99.31B。此外，在其中开展职业还需要一定的技能。Linux 知识和编程背景将确保您有一个良好的学习开端。下面给出了 Hadoop 中的熟练专业人员可以从事职业的一些领域。
- 开发人员和架构师
- BI/ETL/DW 专业人员
- 高级 IT 专业人员
- 测试专业人员
- 大型机专业人员