Apache Hadoop（讀音：[əˈpætʃi][hædu:p]）是一套用於在由通用硬體建構的大型叢集上執行應用程式的框架。它實現了Map/Reduce程式設計範式，計算任務會被分割成小塊（多次）運行在不同的節點上。
除此之外，它還提供了一個分散式檔案系統（HDFS），資料被儲存在計算節點上以提供極高的跨資料中心聚合頻寬。 (推薦學習：apache使用）
許多提供Apache Hadoop大數據業務的廠商肯定都會爭相想做企業的生意。畢竟，大的Apache Hadoop資料不是最小的資料集合，但Apache Hadoop大數據需要充分利用盡可能多的資料管理。
如果你正在尋找部署Apache Hadoop大數據的定義，這不是完整的Apache Hadoop定義。你需要一個成長的Apache Hadoop資料中心基礎架構來匹配所有這些成長的資料。
這個大的資料熱潮才真正開始與Apache Hadoop的分散式檔案系統，開啟了基於成本效益規模的伺服器使用相對便宜的本地磁碟群集的作為海量Apache Hadoop資料分析的時代。
不管企業發展如何迅速，Apache Hadoop及Apache Hadoop相關大數據的解決方案，Apache Hadoop可以保證持續分析各種原始資料。
問題在於，一旦你想從Apache Hadoop大數據入手，會發現傳統的Apache Hadoop資料項目，包括那些熟悉的企業資料管理問題又會湧現出來了，例如Apache Hadoop資料的安全性，可靠性，性能和如何保護資料。
雖然Apache Hadoop HDFS已經趨於成熟，但仍有許多差距以滿足企業需求。事實證明，當Apache Hadoop大數據在進行產品生產資料收集時，這些儲存叢集上的產品可能實際上沒有提供最低的成本計算。
這裡面，最關鍵的一點其實是大企業如何將Apache Hadoop大數據盤活了。我們當然不是想簡單地拷貝、移動、備份Apache Hadoop大數據資料副本，複製Apache Hadoop大數據是一個大的工作。
我們需要管理作為安全和謹慎，甚至更多的要求，所以，比小的不同的Apache Hadoop資料庫，不要抱著盡可能多的Apache Hadoop詳細資訊。
如果我們的關鍵業務流程的基礎上新的Apache Hadoop大數據的儲存中，我們會需要它的所有的操作彈性和高效能。
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