Hadoop本身不是一个数据库，而是一个分布式计算框架。它支持分布式计算，主要通过其核心组件来实现，包括HDFS、MapReduce和YARN。以下是详细介绍：
Hadoop的分布式计算能力
- HDFS（Hadoop Distributed File System）：负责数据的分布式存储，确保数据的高可靠性和高可用性。
- MapReduce：一种编程模型，用于处理大规模数据集的并行计算。它将计算任务分为Map和Reduce两个阶段，分别负责数据的处理和聚合。
- YARN（Yet Another Resource Negotiator）：负责资源管理和任务调度，支持多种计算框架（如Spark）在Hadoop集群上运行。
Hadoop的应用场景
- 大数据处理与分析：Hadoop适用于离线大数据分析、数据挖掘等场景，能够处理PB级别的数据。
- 数据存储：通过HDFS，Hadoop能够存储大规模的非结构化数据。
Hadoop的优势
- 高可靠性：通过数据冗余备份，即使在节点故障时也能保证数据的完整性。
- 高扩展性：可以方便地向集群中增加新的计算节点，以支持处理更大规模的数据集。
- 高效性：通过并行处理加快处理速度。
综上所述，Hadoop分布式计算框架，通过其核心组件HDFS、MapReduce和YARN，提供了强大的分布式计算能力，适用于大数据处理与分析、数据存储等场景。
