大数据处理：Hadoop框架核心功能概览

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它的核心功能包括：

1. MapReduce：这是Hadoop框架的核心机制，它将任务分为Map和Reduce两个阶段。Map阶段负责将输入数据分解成键值对，然后通过并行处理来生成中间结果；Reduce阶段则负责合并相同键的值，并输出最终结果。

2. HDFS（Hadoop Distributed File System）：这是一个高可用、可扩展的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。HDFS支持数据的存储、检索和访问，并且可以自动处理数据副本的复制和同步问题。

3. Hive：这是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了SQL查询语言和MapReduce编程模型，使得用户可以使用类似于传统关系型数据库的方式进行数据处理。

4. Pig：这是一个用于数据清洗、转换和加载的工具，它可以将数据从外部源导入到Hadoop中进行处理。Pig支持多种编程语言，如Java、Python等，并且提供了丰富的函数库来处理各种类型的数据。

5. YARN（Yet Another Resource Negotiator）：这是一个资源管理框架，它负责协调和管理集群中的资源分配。YARN支持多种资源类型，如CPU、内存、磁盘空间等，并且可以根据任务需求动态调整资源分配。

6. Spark：这是一个快速、通用的计算引擎，它提供了类似于MapReduce的功能，但速度更快、更灵活。Spark支持多种编程语言，如Scala、Python等，并且具有容错性、自动分区等特点。

7. Tez：这是一个专门设计用于批处理任务的框架，它提供了一种并行执行任务的方式，可以有效地处理大规模的数据集。Tez支持多种编程语言，如Java、Scala等，并且具有高度的可扩展性和灵活性。

8. Flume：这是一个用于实时数据收集和传输的工具，它可以将数据从各种源（如日志文件、网络设备等）采集到Hadoop中进行处理。Flume支持多种数据格式，并提供了丰富的插件来实现各种功能。

9. Apache Kafka：这是一个分布式流处理平台，它支持高吞吐量的消息传递和事件驱动的应用。Kafka具有高吞吐量、低延迟、高可靠性等特点，可以用于构建实时数据处理系统。

10. Apache Storm：这是一个分布式流处理框架，它支持实时数据处理和分析。Storm具有容错性、高吞吐量等特点，可以用于构建实时数据分析系统。

总之，Hadoop框架提供了一系列的核心技术和工具，可以用于处理大规模数据集和进行复杂的数据分析。这些技术不仅可以帮助用户高效地存储、管理和分析数据，还可以支持各种应用场景，如机器学习、人工智能、物联网等。