Hadoop 是一个用于在计算机集群中存储和处理大型数据集的软件框架。它旨在处理大数据，大数据指的是传统数据库无法有效管理的极其庞大和复杂的数据集。

Hadoop 的四个主要组件是：

• Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) − 这是一个存储系统，它将大型文件分解成较小的片段，并将这些片段分布到集群中的多台计算机上。它确保数据可靠性并支持跨集群并行处理数据。

• MapReduce − 这是一种编程模型，用于在集群中并行处理和分析大型数据集。它包含两个主要任务：Map，它将输入数据处理并转换为中间键值对；以及 Reduce，它聚合和汇总中间数据以生成最终输出。

• YARN (Yet Another Resource Negotiator) − YARN 是 Hadoop 的资源管理和作业调度组件。它将资源（CPU、内存）分配给集群上运行的各种应用程序，并有效地管理其执行。

• Hadoop Common − 这包括其他 Hadoop 组件使用的库和实用程序。它为整个 Hadoop 生态系统提供工具和基础设施，例如身份验证、配置和日志记录。

Hadoop 从传统意义上讲没有全称。它不像许多其他技术那样是首字母缩略词。相反，“Hadoop”这个名字来源于其创建者之一 Doug Cutting 的儿子的一只玩具大象。这只玩具大象名叫 Hadoop，项目也以它命名。

学习 Hadoop 所需的时间因人而异，这取决于您的编程和数据库经验、您投入学习的时间以及您希望达到的理解深度。学习 Hadoop 的基础知识，例如了解其组件、设置 Hadoop 集群以及编写简单的 MapReduce 程序，可能需要几周到几个月的时间。

但是，要精通 Hadoop，包括掌握高级概念，例如 HDFS 优化、YARN 资源管理以及使用 Hadoop 生态系统工具，可能需要几个月到一年甚至更长时间的持续学习和实践。

Hadoop 不是数据仓库，因为它们服务于不同的目的并具有不同的架构。Hadoop 是一个用于在分布式计算机集群中存储和处理大量非结构化和半结构化数据的框架。它旨在处理大数据，并使用 HDFS 和 MapReduce 等技术支持批处理大型数据集。

另一方面，数据仓库是结构化数据的集中存储库，经过优化以进行查询和分析。它通常用于存储来自各种来源的结构化数据，将其组织成模式，并为报告和分析目的提供快速访问。

Hadoop 最大的优势在于它能够高效地处理和处理大量数据。Hadoop 旨在将数据和处理任务分布到集群中的多台计算机上，从而使其能够轻松扩展以处理传统数据库或处理系统难以管理的海量数据集。这使组织能够存储、处理和分析海量数据，获得有价值的见解并做出明智的决策，而这些决策在使用传统技术时是不可能做到的。

Hadoop 使用多个软件组件来管理和处理大数据。Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 将大型数据集存储在计算机集群中，将其分解成较小的片段以实现高效的存储和检索。MapReduce 是处理引擎，它将数据处理任务划分为较小的部分，并在集群中并行执行这些任务。YARN 管理集群中的计算资源，将资源分配给不同的应用程序并确保高效执行。这些软件组件共同使 Hadoop 能够有效地存储、处理和分析海量数据。

Hadoop 由 Doug Cutting 和 Mike Cafarella 创建。Doug Cutting 受 Google 的 MapReduce 和 Google 文件系统论文的启发，开始致力于一个开源项目，以创建一个用于分布式存储和处理大数据的框架。他以他儿子的玩具大象 Hadoop 的名字命名了这个项目。后来，Mike Cafarella 加入了他开发该框架，他们于 2005 年将其作为开源项目发布。

学习 Hadoop 需要了解 Java、Python 或 Scala 等编程语言，以及数据库和 SQL 的基本知识。熟悉 Linux 命令行和大数据概念（如分布式计算和可扩展性）也很重要。解决问题的能力对于解决问题至关重要，而有效的沟通能力有助于与团队成员合作。通过掌握这些技能并不断练习，可以熟练地使用 Hadoop 进行大数据处理和分析。

Apache Hadoop 的最新稳定版本是 3.3.1，于 2021 年 9 月发布。此版本包含各种改进、错误修复和新功能，以增强 Hadoop 框架的性能、可扩展性和可靠性。最好始终查看 Apache Hadoop 官方网站或存储库，以获取有关最新版本及其功能的最新信息。