问：
hadoop要怎样简易说明？
答：
Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用于快速开发和处理超大规模数据集。它包括以下几点:
1. 分布式文件系统HDFS:Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个分布式文件系统,它提供高效且可靠的数据访问。HDFS拷贝数据块,并在集群的计算节点之间分配这些数据块,实现并行数据访问。
2. MapReduce计算框架:MapReduce是Hadoop中的编程模型,用于大规模数据集并行处理。它将运算过程分为两个阶段:Map阶段和Reduce阶段。Map阶段并行处理输入数据,Reduce阶段对Map结果进行汇总。
3. YARN资源调度框架:YARN是一个集群资源管理平台。它的主要职责是集群资源的调度和管理。YARN基于MapReduce,但是支持多种计算框架(如Spark、Storm等)在Hadoop上运行。
4. 公共服务:Hadoop还提供公共服务模块,如shuffle服务、RPC服务、安全服务等。
5. 生态系统工具:围绕Hadoop形成丰富的大数据生态系统,如Hive数据仓库、Pig数据流语言、Sqoop数据导入工具、Flume日志收集系统等。
综上,Hadoop提供一个分布式文件系统、一个分布式计算框架和一个资源管理平台。利用这些组件可以打造一个具有高扩展性、高容错性、高并发处理超大数据集的分布式计算平台。它的生态系统丰富,支持适用于各种大数据场景和算法。Hadoop简单易用,但是处理速度较慢,适用于离线大数据分析。
所以,简而言之,Hadoop是一个开源的分布式大数据存储和计算框架。它具有高扩展性、高容错性、适用于各种大数据应用场景。