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Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和处理。它的设计目标是能够在廉价的硬件上处理大量数据，并且具有高可靠性和容错性。
Hadoop主要用于解决大数据存储和处理的问题。它使用分布式文件系统（HDFS）来存储数据，并使用MapReduce编程模型来处理和分析数据。Hadoop的主要优势之一是能够在集群上并行处理大规模数据集，从而加快数据处理的速度。
Hadoop可应用于许多不同的场景，例如：
数据存储与处理：Hadoop可用于存储和处理大规模数据集，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
数据分析：Hadoop支持大规模数据集的分析和处理，可以用于数据挖掘、机器学习、数据预测等任务。
日志分析：Hadoop可以用于处理和分析大量的日志数据，从中提取有用的信息，例如异常检测、用户行为分析等。
搜索引擎：Hadoop可以用于构建大规模的搜索引擎，通过并行处理和分析大量的Web数据，提供快速和准确的搜索结果。
总而言之，Hadoop提供了一个可靠、可扩展的平台，用于存储、处理和分析大规模的数据集。它已经成为大数据领域的重要工具和技术基础。
