作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

Hadoop是一个由Apache基金会开发并开源的分布式计算框架，是一个为海量数据的分析而设计的工具。它能够存储海量的数据集、提供高吞吐率的数据处理能力，并且可以在几乎没有限额的情况下进行分布式数据处理。由于其能够同时处理超大规模数据，因此被广泛应用于机器学习、数据仓库、日志处理等领域。Hadoop在2006年成为Apache项目，至今已经发布了十多个版本。它最初起源于Yahoo!内部的搜索引擎项目。

目前，Hadoop已成为云计算、大数据分析等众多领域的关键技术。越来越多的公司、组织和研究人员都选择Hadoop作为自己的基础平台，帮助他们实现更好的业务决策，提升效率和降低成本。同时，Hadoop的社区也正在蓬勃发展，各种开源组件不断涌现。

但是，由于Hadoop从诞生到现在经历了这么多年的发展，越来越多的人们已经对它的特性、功能和用途不了解。因此，我们希望通过《Apache Hadoop：开篇词》这篇文章向读者介绍一下Hadoop的基本概念、架构、优点、缺陷、适应场景和未来发展方向。另外，通过这篇文章，可以让读者能够快速了解Hadoop，明白如何正确地使用它，找到适合自己需要的工具和方法。

2.核心概念与联系

2.1 MapReduce

MapReduce是Hadoop的一个编程模型，是一种分布式并行计算框架。它将计算任务拆分成多个阶段，即Map阶段和Reduce阶段。

2.1.1 Map

Map阶段主要负责对输入的数据进行转换和映射，然后把数据传递给Reduce阶段进行聚合。每一个map操作都会产生一个