Hadoop 的大数据框架，你一定不陌生。它的核心组件——**HDFS**、**MapReduce**和**HBase**，分别负责存储、计算和实时查询，都是大数据应用中不可或缺的部分。

**HDFS**分布式存储，适合 PB 级的数据，确保高容错性和高吞吐量。它把数据分块并复制到多台机器上，即使有节点故障，数据也能恢复，效率高，可靠性强。

**MapReduce**则是一种计算模型，把复杂的数据任务分成两阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。简单说，Map 阶段切分数据，Reduce 阶段对结果进行聚合。这让大规模数据变得容易而且高效。

**HBase**是一个基于 Hadoop 的 NoSQL 数据库，专门大规模的半结构化或非结构化数据。它支持实时查询，适合快速访问大数据，并且通过与 HDFS 结合，可以为数据存储和访问强有力的支持。

如果你从事大数据或者 AI 项目，Hadoop 的这三个组件绝对会给你带来，尤其是数据存储、和实时查询这几块。无论是机器学习数据预，还是实时，Hadoop 都能强大的支持。

总体来说，这个资源包含了基于 Hadoop 的大数据编程实践，能你快速上手。你如果想深入了解 Hadoop 如何在非生产环境中运行，以及如何利用这些工具大数据，绝对不容错过！