1. Hadoop是一种由Apche软件基金会开发的高性能、可扩展的分布式计算框架。它使用了分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型来分析结构化和非结构化的大数据集。该框架有利于快速数据处理能力，降低总体计算成本，在适当的情况下可以提高分析效率。

2. Hadoop的HDFS分布式文件系统分布式储存，并且支持高可靠性和容错性，保证了存储数据的安全性和稳定性。它由许多通常称为DataNodes的组件组成，这些组件均分布在Hadoop集群的各个节点中，以存储大量的客户端数据。HDFS还可以将数据存储到HDD（硬盘）、SSD（固态硬盘）和OTP（外部设备）中，大大降低了存储空间的成本。

3. MapReduce是一种用于处理和分析大量数据的编程模型。它提供高可扩展性和可靠性的大数据处理，使得分析和可视化效率大大提高。它通过运行在任何Hadoop分布式节点上的框架来管理整个数据处理任务，通过合并小任务来完成抽象任务，然后将它们添加到一个单一的大任务中去完成。它还提供了一个高可编程的语言用于开发分析程序，从而使得数据处理任务和数据抽象的管理变的更加容易。

4. Hadoop的基础容器是YARN，它是用于管理MapReduce作业的一种可伸缩的、可用的分布式资源管理器。它提供了一种分布式的提交，管理和调度资源的容器，并可以用于管理额外的资源，以改善任务调度和作业执行性能。YARN还支持多种互联网原生框架，如Spark、Apache Flink和Apache Kafka，从而加快应用程序的开发效率。

5. Hadoop主要用于处理大规模数据，适用于企业中大规模的数据仓库、日志分析、数据管理、深度学习、机器学习等等，它的快速执行效率可以极大地节省企业的时间和财富。它也可以根据企业的需求，高效的处理海量的数据，从而获取准确的现状报告和数据分析报告，为企业提供可靠的分析报告和决策支持。同时，Hadoop还可以为企业的大数据分析提供帮助，帮助企业发现商业洞察、增强产品洞察以及帮助企业实现客户分析。

1、Hadoop是一个由Apache开发的分布式系统架构，它是大数据处理的关键技术，可以帮助企业存储、处理和分析海量的数据。它由一系列的开源框架组成，能够支持分布式存储和分布式计算，它是一个资源管理器，可以确保计算任务的平衡和可靠的管理。

2、Hadoop框架由两大部分组成，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算架构（MapReduce）。

3、Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的核心，它是一个可靠的分布式文件系统，可以高效地存储和处理非常大的数据集，将数据分割成多个小的块，并使用多台服务器并行存储和处理数据，以提高性能和可用性。

4、Hadoop分布式计算架构（MapReduce）是Hadoop框架的第二部分，它允许用户处理和分析数据集。它使用一种分布式的计算模式，使用分布式文件系统从多台服务器上存储和处理数据，并提供可靠的容错机制来保证计算任务完整无误。

5、Hadoop是当今广泛使用的分布式处理系统，由于它高效的分布式存储和分布式计算机制，它可以对数据集进行有效的管理和处理，大大减少计算的成本和冗余管理的成本。Hadoop也是一种平台，可以容纳多种数据处理技术，极大地提高可扩展性和可用性，是企业实施大数据处理的理想框架。