Hadoop是Apache下的一个开源框架。它的目的是使企业能够在大型的数据集上处理、存储和分析大量的数据。它支持分布式处理模型，使用大量的简单计算节点可以处理更大的数据集。
Hadoop的核心组件主要有HDFS、MapReduce和YARN。HDFS是分布式文件系统，可以把大量的数据分散在多个机器上处理。MapReduce是一种计算和存储引擎，实现将海量数据分成多个分片，发送到集群机器上分布计算，把多个机器上的计算结果最终输出到一个新的结果文件中。YARN是一种应用资源管理框架，用来管理数据在分布式集群上的计算任务。
Hadoop提供强大的数据处理能力，使企业能够从海量数据中抽取有价值的信息，从而获得更准确、更快速的决策支持。它可以利用多个简单计算机组成集群，分布式存储及处理大规模数据，提高系统吞吐量及计算效率。此外，Hadoop也是一种投资成本低的软件，可以使用廉价的服务器，可以满足企业对于数据的高要求和快速反应的要求。
当下，Hadoop技术得到了广大用户的接受和应用，不仅提升了数据处理能力，还使企业更具竞争力。但是，Hadoop也存在一些缺点：HDFS比较低效，而且要求计算和存储节点之间保持连接状态；YARN也存在资源分配问题，以及存在部分组件比较复杂的问题，限制了Hadoop的技术发展。
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