是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
在当今的年代，数据是一个炙手可热的词，在我们的网速，设备性能，价格种种方面的影响下，互联网成了这个社会的主旋律，在今年的尤其火热的是互联网+的概念，农业，教育等传统行业，纷纷加快了互联网的进程，尤其是云的概念被提到莫名的高度后，大众对于网络的需求，增长迅猛，随之而来的就是网络使用基础的提升，数据流量增大，用户需求的多样化，多变性对当下的架构设计提出了严峻的考验，承载着这一切，Hadoop摆在我们面前！这个开源产品的成功，将会是我们提升用户粘度，快速响应用户需求的一大技术支撑！
Hadoop，用一句话概括，就是前人用java写的一个软件，这个软件实现了多台计算机联合进行静态简单的计算，它说白了就是一个分解的问题，现在看看我画的hadoop原理图：
这就是我理解的云计算，就是联合N台机器一起完成某个计算，当然随着业务复杂度的提升，对系统的要求肯定会越来越高，那么系统的复杂度也会越来越高，这样模块化开发肯定就提上了日程，所以就分化除了几个模块，也是为了解决不同的问题，下面就让我们一起研究研究这些模块。
不难总结，上图中的分发计算任务与合并计算任务就是这个过程，Map就是分发计算任务，Reduce就是合并计算任务，对应到图中Map是第三步，Reduce是第四步，这个概念不仅仅在hadoop中有，这是个解决问题的思路，在算法中，这就是典型的“分治法”的应用，将大问题分解成小问题，分解到可解的地步就行。
这个概念首先明确，它是个文件系统，好像咱们接触到了windows与linux一样，他们都有自己的文件系统，我们的拷贝，剪切等操作，就是建立在文件系统中，而在这里，我们更容易总结出，这个文件系统的特点就是分布式，就是我们可以由N台机器组成一个大的文件系统，这样我们管理文件，就是在N台机器中操作，不再受限于一台机器。
我们看看Hadoop的架构图：
大家观察到，以上咱们介绍的两个概念就是Hadoop的核心技术，解决了这两个，其他的就都是辅助性的工具，像pig，hive等都是对其中某一个模块的封装！现在再给大家介绍几个概念，让大家更好地理解什么是hadoop做的事情。
说的透彻写，集群就是在一个软件的系统上，让多台机器协同工作，完成N个任务，而这种技术在以前的解决方案，就是咱们多搭建几台机器，一样的软件，然后认为处理这些计算的分配！
这个概念听起来好像很高大上，其实，这样的技术，是咱们前人，在原有技术的基础上进行的封装，在计算机内部，总是各种编码与解码，而我们定义一个统一的编码解码格式，那么这几个计算机是不是就能一起工作了呢，举个例子，我们知道在抗战时期，军队之间发消息，要靠电报，而为了安全，电报总要加密，大家密码统一，就可以相互通信，协同作战，在计算机内也是这样。
在计算机咱们这个领域，我们看问题，永远不要想太难这个词，因为计算机无外乎0和1，其他的就是对其的编码解码，我们建立了很多基础的代码，封装了枯燥的0和1，然后在其之上，开发了开发程序的软件，而又在这个基础上我们有了各种各样的软件，hadoop就是其中一员，hadoop是中思想的实现，我们了解了，知道了，用了几次，就是成功。我们的工作，是将这种思想接纳过来，为自己服务！这恰恰就是在小学中学到的一门课，叫“拿来主义”，计算机归根还是生活的思。
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