Hadoop的基础架构主要包括HDFS、MapReduce和YARN这三大核心组件。
Hadoop作为一个开源框架，其基础架构设计用于解决海量数据的存储与处理问题。具体来说：
- 分布式文件系统（HDFS）：它是Hadoop架构中负责数据存储的组件，能够在多个计算节点上分布式地存储大量数据。
- MapReduce编程模型：这是Hadoop的一个分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它将计算任务分解为多个小任务，这些任务可以并行处理，从而加快数据处理速度。
- YARN资源管理器：它负责管理集群的资源和调度用户应用程序，使得多种数据处理框架能够运行在一个统一的平台上。
Hadoop架构的特点包括高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性和成本效益高等。
Hadoop的设计目标是处理大规模数据集，因此它具备以下显著特点：
- 高可靠性：数据在多个节点上有备份，即使个别节点出现故障，也不会导致数据丢失。
- 高扩展性：Hadoop可以在成百上千台机器之间分配和处理数据，容易对集群进行节点的扩展。
- 高效性：通过并行处理以及动态平衡各节点之间的数据，Hadoop能够快速处理大量数据。
- 高容错性：HDFS会在多台机器上存储文件的副本，当某台机器宕机时，系统会调用其他节点上的备份文件。
- 成本效益高：与传统的大型关系数据库相比，Hadoop运行在廉价的硬件上，降低了成本。
此外，Hadoop生态系统丰富，包括HDFS、MapReduce、HBase、Hive等众多组件，共同构建了一个强大的大数据处理平台。其中，HDFS提供高吞吐量的数据访问，MapReduce允许编写处理海量数据的并行程序，HBase支持随机读写适合非结构化和半结构化数据存储，而Hive提供简单的SQL查询功能，使得处理大数据集变得容易。
总之，Hadoop以其强大的数据存储能力和高效的计算性能，在大数据处理领域得到了广泛的应用。它不仅能够处理结构化数据，还能处理非结构化数据，如文本、图片、视频和音频等，这使得Hadoop成为大数据分析不可或缺的工具。
