在大数据时代，基于大数据技术的职位能够得到更好的发展机会，因此成为很多人的职业选择，在大数据技术学习当中，大家常常会听到的一个词就是Hadoop，这也是目前大数据处理的核心技术。很多刚开始学习的人，常常会问Hadoop是什么？有什么用处？下面加米谷大数据老师给大家简单介绍一下：
所谓大数据，对于它的定义，是有典型的4V特征，包括Volume、Variety、Value和Velocity，翻译过来就是数据体量大、数据类型多样、价值密度低、数据产生速度快。而大数据处理，就是要处理这些量大、类型多、密度低、产生速度快的数据。
相比于传统的数据，处理大数据需要的存储量大、计算量也大，除了数字、还有文字、声音、视频、网络日志、视频、图片、地理位置信息等多种数据，处理这样的数据，就需要Hadoop技术来实现。
大数据处理需要解决的关键性问题，包括数据采集与数据管理、分布式存储和并行计算、大数据应用开发、数据分析与挖掘、大数据前端应用、数据服务和展现等，而这些问题在Hadoop框架下，基本都能够有相应的解决方案。
Hadoop是做什么的？作为目前主流的大数据处理分布式架构之一，Hadoop就是基于大规模数据处理任务需求的满足。
并且，相对于其他的分布式处理架构，Hadoop具有很明显的优点。
首先是可扩展性强，Hadoop可以在一组计算机集群当中分配任务完成数据计算，这些集群可以更方便地扩展到数千节点当中。
其次是高效性，Hadoop的分布式文件系统，能够保证高效的数据交互，通过并行处理加快数据处理速度。
另外，还有很高的可靠性，Hadoop的分布式文件系统将数据分块储存，每个数据块在集群节点上依据一定的策略冗余储存，确保能够针对失败的节点重新分布处理，从而保证了数据的可靠性。
Hadoop是什么?有什么用?相信看完以上的内容，大家也都能够心中有数了。在大数据处理上，Hadoop并非是唯一的分布式处理架构，但是对于大部分的企业来说，基于Hadoop已经能够满足绝大部分的数据需求，因此才会成为现在的主流选择。
