Hadoop作为Apache基金会下的开源分布式计算框架，能够高效处理海量数据集。其架构核心包含三个组件：
- HDFS（Hadoop分布式文件系统）: 专为大规模数据存储设计的分布式文件系统，具备高容错和高可靠特性。
- YARN（Yet Another Resource Negotiator）: 集群资源管理和作业调度框架，实现集群计算资源的高效管理。
- MapReduce: 分布式计算模型，将海量数据分解成多个子任务，并行处理，显著提升数据处理效率。
除以上核心组件外，Hadoop生态系统还涵盖Hive、Pig、Spark等工具和组件，满足数据查询、分析及机器学习等多方面需求。
Hadoop的优势在于：
* 海量数据处理能力: 轻松处理PB级数据，满足企业级数据存储和分析需求。
* 高容错性: 数据冗余存储和自动故障恢复机制保障数据可靠性和系统可用性。
* 可扩展性: 支持横向扩展，可根据业务需求灵活调整集群规模。
* 低成本: 可在廉价硬件上搭建集群，有效降低企业成本。
综上所述，Hadoop为企业处理大规模数据提供了一种可靠、高效、经济的解决方案。