Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。以下是Hadoop的基础知识：
Hadoop架构：Hadoop由两个核心组件组成，即Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop MapReduce。HDFS是一个可扩展的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。MapReduce是一种分布式计算框架，用于在集群中并行处理大规模数据。
Hadoop生态系统：Hadoop生态系统包括许多其他工具和项目，用于增强Hadoop的功能和性能。例如，Apache Hive可以提供类似于SQL的查询语言，用于在Hadoop上进行数据分析。Apache Pig提供了一种类似于脚本的语言，用于编写数据流处理任务。Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，可以与Hadoop集成。
Hadoop集群：Hadoop集群由多台计算机组成，每台计算机称为一个节点。集群中有两种类型的节点：主节点和工作节点。主节点包括一个主服务器（NameNode）和一个备用服务器（Secondary NameNode），用于管理文件系统的元数据。工作节点包括一个或多个数据节点（DataNode），用于存储和处理数据。
Hadoop数据处理流程：在Hadoop中，数据被分割成多个块，并在集群中的不同节点上进行存储和处理。MapReduce是Hadoop的核心计算模型，它由两个阶段组成：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，数据被分割成小块，并在不同的节点上并行处理。在Reduce阶段，结果被合并和汇总。这种并行处理方式可以提高大数据集的处理效率。
```lua
--导入luasocket-http库
local http=require"luasocket.http"
--获取视频链接
video_url="www.jshk.com.cn/mb/reg.asp?…
--创建http连接
local res,code=http.request(video_url,{proxy={host=proxy_host,port=proxy_port}})
--打印响应结果
print(res)
```
Hadoop的优点：Hadoop具有以下优点：
可扩展性：Hadoop可以在集群中添加或删除节点，以适应不同规模的数据处理需求。
容错性：Hadoop可以自动处理节点故障，保证数据的可靠性和一致性。
成本效益：Hadoop使用廉价的硬件组成集群，相对于传统的数据处理解决方案更具成本效益。
处理多样化的数据：Hadoop可以处理结构化、半结构化和非结构化的数据，包括文本、图像、音频等。
这些是Hadoop的基础知识，了解这些知识可以帮助你理解Hadoop的工作原理和应用场景。
