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　一、Hadoop定义

　Hadoop是Apache.org的一个项目，其实是一种软件库和框架，以便使用简单的编程模型，跨计算器集群对庞大数据集(大数据)进行分布式处理。Hadoop可灵活扩展，从单一计算机系统，到提供本地存储和计算能力的数千个商用系统，它都能轻松支持。实际上，Hadoop就是大数据分析领域的重量级大数据平台。

　Hadoop由协同运行、构建Hadoop框架的多个模块组成。Hadoop框架的主要模块包括如下：
　Hadoop Common
　Hadoop分布式文件系统(HDFS)
　Hadoop YARN
　Hadoop MapReduce

　虽然上述四个模块构成了Hadoop的核心，不过还有其他几个模块。这些模块包括：Ambari、Avro、Cassandra、Hive、Pig、Oozie、Flume和Sqoop，它们进一步增强和扩展了Hadoop的功能，得以扩大到大数据应用领域，处理庞大数据集。

　许多使用大数据集和分析工具的公司使用Hadoop。它已成为大数据应用系统中事实上的标准。设计Hadoop的初衷是处理这项任务：搜寻和搜索数十亿个网页，将这些信息收集到数据库中。正是由于渴望搜寻和搜索互联网，才有了Hadoop的HDFS及分布式处理引擎MapReduce。

　如果数据集变得极其庞大或极其复杂，以至于当前的解决方案无法在数据用户认为合理的时间段内有效地处理信息，Hadoop对公司就会大有用处。

　二、Hadoop安全优势

　MapReduce是一种出色的文本处理引擎，它理应如此，因为搜寻互联网和搜索互联网都是基于文本的任务。

　Hadoop支持Kerberos身份验证，这管理起来有麻烦。然而，第三方厂商让企业组织能够充分利用活动目录Kerberos和LDAP用于身份验证。同样那些第三方厂商还为传输中数据和静态数据提供数据加密。

　Hadoop分布式文件系统支持访问控制列表(ACL)和传统的文件权限模式。Hadoop为任务提交中的用户控制提供了服务级授权，这确保客户拥有正确的权限。

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