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本篇介绍 Hadoop 使用 5W1H 方法
Hadoop 是一个用于大数据分析的开源框架，它能够支持分布式存储和处理。
What：Hadoop 是一个开源的分布式存储和处理框架，可运行在廉价的商用服务器上。
Why：Hadoop 是一个高度可伸缩的系统，可以处理海量数据，同时提供高可用性和容错功能。
Where：Hadoop 可以在各种环境中使用，包括实验室，数据中心等。
Who：Hadoop 适合开发人员，数据科学家，数据工程师，分析师和机器学习专家。
When：Hadoop 可以在任何时候处理大数据，它的实时性取决于您的需求和部署情况。
How：Hadoop 将数据分成许多块，然后分发到多台计算机上运行，以获得最终输出，可以使用以下代码来实现：
val conf = new SparkConf().setAppName("My App").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val rdd = sc.textFile("input.txt")
rdd.map(_.split(" ")).filter(_.length == 2).collect().foreach(println)
Hadoop 为用户提供了一种更快更容易的方式来处理大数据，它可以根据用户的实际需求，将任务分发到多台服务器上，从而提高性能和效率。Hadoop 还具有分布式特性，可以把复杂的大数据任务分解成小任务，分发到不同的机器中运行，从而提高处理速度。Hadoop 支持跨多个数据中心的分布式存储，允许不同的数据中心之间自由数据交换，使用者可以根据自身的需要进行灵活的数据处理和分析。此外，Hadoop 还提供了一系列高级功能，如流处理，机器学习，编程模型，分布式 SQL 等，可以帮助用户解决复杂的大数据分析问题。
