Hadoop大数据系统架构中，如何实现高效的数据处理与分布式存储？

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Hadoop是一个开源框架，用于处理、存储和分析海量数据。它采用分布式、非结构化数据的处理方式。由Yahoo工程师Doug Cutting和Mike Cafarella于2005年共同发起。Hadoop主要用于处理、存储和分析大规模分布式、非结构化数据。

Hadoop是一个处理、存储和分析海量的分布式、非结构化数据的开源框架。最初由Yahoo的工程师DougCutting和MikeCafarella在2005年合作开

Hadoop是处理、存储和分析大量分布式、非结构化数据的开源框架。 最初是雅虎的工程师Doug Cutting和Mike Cafarella于2005年共同开发的。 之后，Hadoop为Apache基金会做出了贡献，成为了Apache基金会的开源项目。

Hadoop系统概述

Hadoop是一个分析和处理大数据的软件平台，是用Java语言实现的Apache开源软件框架，在由大量计算机组成的集群中实现了大量数据的分布式计算

Hadoop采用MapReduce分布式计算框架，基于GFS原理开发了HDFS (分布式文件系统)，基于BigTable原理开发了HBase数据存储系统。

Hadoop和谷歌内部使用的分布式计算系统原理相同，开源特性已成为分布式计算系统事实上的国际标准。

雅虎、脸书、亚马逊，以及国内百度、阿里巴巴等多家互联网公司以Hadoop为基础构建了自己的分布式计算系统。

Hadoop是一个基础框架，允许使用简单的编程模型在计算机集群上分布式处理大型数据集。 其设计规模从单一服务器到数千台机器，每台服务器都可以提供本地计算和存储功能，框架本身提供计算机集群的高可用性服务，不依赖硬件提供高可用性。