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Hadoop分布式文件系统（HDFS）
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的核心组件之一，它是为了满足大规模数据存储和处理需求而设计的，HDFS采用了分布式存储和并行计算的理念，将数据分散存储在多个节点上，以实现高可靠性和高扩展性。
1、数据存储
HDFS采用分块存储数据，每个数据块的大小为128MB或256MB，可以根据实际需求进行调整，数据块被分配到不同的节点上，每个节点负责存储一个或多个数据块，这种分块存储方式提高了数据的读写速度，并降低了单点故障的风险。
2、数据复制
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为了提高数据的可靠性，HDFS将每个数据块复制3份，分别存储在3个不同的节点上，这3个副本中，有一个作为主副本，其余两个作为备份副本，当主副本所在的节点发生故障时，备份副本会自动替换主副本，确保数据不会丢失。
3、数据访问
HDFS支持高吞吐量的数据访问，通过数据块的并行读取和写入，提高了数据处理的效率，HDFS提供了多种数据访问接口，如Java API、HDFS Shell、WebDAV等，方便用户进行数据操作。
MapReduce计算框架
MapReduce是Hadoop的另一个核心组件，它是一种分布式计算模型，适用于大规模数据处理，MapReduce将数据分解成多个小任务，并行执行，并将结果合并，从而提高数据处理效率。
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1、Map阶段
Map阶段是MapReduce的第一个阶段，它将输入数据分解成多个小任务，并计算每个任务的结果，每个Map任务输出一系列键值对，键值对中的键是输入数据的某个属性，值是计算结果。
2、Shuffle阶段
Shuffle阶段是MapReduce的第二个阶段，它将Map阶段输出的键值对按照键进行排序，并重新分配到不同的Reducer节点上，这个阶段是MapReduce性能的关键，因为它决定了后续Reduce阶段的执行效率。
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3、Reduce阶段
Reduce阶段是MapReduce的最后一个阶段，它接收Shuffle阶段输出的键值对，并计算每个键对应的值，Reduce阶段的结果通常是一个汇总信息，如平均值、总和等。
Hadoop大数据的两大核心技术——HDFS和MapReduce，为大规模数据存储和处理提供了强大的支持，HDFS通过分布式存储和并行计算，实现了高可靠性和高扩展性；MapReduce通过分布式计算模型，提高了数据处理效率，这两大核心技术相互配合，共同构成了Hadoop大数据生态系统的基石，随着大数据技术的不断发展，Hadoop将继续在各个领域发挥重要作用。
标签： #hadoop大数据有哪两大核心技术组成
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