Apache Hadoop在大数据处理中的作用是什么？

Apache Hadoop是一个基础性的开源框架，能够在商用硬件集群上对海量数据集进行可扩展且经济高效的处理。它通过提供分布式存储（HDFS）和分布式计算，解决了关系型数据库容量之外的挑战。关键概念包括用于存储的Hadoop分布式文件系统（HDFS）和用于处理的MapReduce。其重要性在于，在传统系统无法处理的情况下，它能让大量数据可供分析，应用于网络日志分析、大规模ETL和数据仓库扩展。 它的核心包括HDFS和MapReduce编程模型，HDFS通过复制在节点间可靠存储数据以实现容错，MapReduce则在数据所在的节点间并行处理数据。Hadoop的主要特点是可扩展性（添加节点可线性增加容量）、容错性（自动处理节点故障）和成本效益（使用商用服务器）。更广泛的Apache生态系统（如Hive、Pig、Spark、HBase）利用HDFS/YARN，并提供构建在Hadoop之上的SQL、脚本、实时处理和NoSQL数据库等专用工具。 Hadoop处理海量数据存储和批处理，构成大数据架构的基础层。其实施包括：1）在HDFS中低成本存储大量结构化和非结构化数据；2）通过MapReduce或生态系统工具运行批处理作业（如数据清理、聚合）；3）通过Hive/Impala支持分析型SQL；4）作为数据湖基础设施。这通过从未经管理的数据中释放洞察，以规模化和降低的成本支持商业智能、预测分析、机器学习管道和复杂数据转换，从而带来价值。