Hadoop是一种分析和处理大数据的软件平台，是Appach的一个用Java语言所实现的开源软件的加框，可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的，对那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式并不适合。

Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算.大数据在Hadoop处理的流程是：数据是通过了Hadoop的集群处理后得到的结果。

HDFS(Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统)，它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。

MapReduce是一套从海量源数据提取分析元素最后返回结果集的编程模型，将文件分布式存储到硬盘是第一步，而从海量数据中提取分析我们需要的内容就是MapReduce做的事了。

在现实的应用中Hadoop非常适合应用于大数据存储和大数据分析的应用，适合于服务器几千台到几万台的集群运行，支持PB级的存储容量。这是传统数据库不能超越的一点也是最有优势的一点。

Hadoop作用

大数据存储：分布式存储

日志处理：擅长日志分析

ETL:数据抽取到oracle、mysql、DB2、mongdb及主流数据库

机器学习: 比如Apache Mahout项目

搜索引擎:Hadoop + lucene实现

数据挖掘：目前比较流行的广告推荐，个性化广告推荐

Hadoop是专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。