Hadoop是一个开源框架，用于分布式存储和处理大型数据集。它基于Google的MapReduce模型，使用HDFS（Hadoop分布式文件系统）进行分布式存储，并提供了一个运行在分布式计算机群集上的分布式计算框架。大数据处理技术使得企业能够捕获、存储、处理和分析大量的非结构化和半结构化数据。
以下是Hadoop大数据处理技术的一些重要关键词：
1.MapReduce：这是Hadoop的核心编程模型之一。它将一个大型数据集拆分成多个数据块，并将它们分配到多个计算节点进行处理。MapReduce使得处理大型数据集变得容易，因为它利用了分布式计算的优势，可以在几分钟内处理大量数据。
2.HDFS：这是Hadoop的分布式文件系统，可用于存储海量数据。HDFS将数据拆分成多个块并存储在不同的计算节点上。它还提供了数据冗余功能，以保证数据安全性。
3.YARN：YARN是Hadoop的资源管理器，它负责协调整个Hadoop集群的资源调度和任务执行。YARN将集群资源分配给各种作业和任务，以实现更好的集群利用率。
4.Pig：Pig是一个基于Hadoop的数据流编程语言，用于处理大型数据集。Pig提供了一组高级操作符和函数，可用于处理结构化和半结构化数据。
5.Hive：Hive是基于Hadoop的数据仓库工具。它可以将结构化数据映射到HDFS上，并提供SQL-like查询语言，使得大数据分析变得容易。
6.HBase：HBase是一个开源的分布式NoSQL数据库，它构建在Hadoop之上。它提供了实时读写能力，并支持海量数据存储。
7.ZooKeeper：ZooKeeper是一个分布式协调服务，可用于管理集群中各种配置信息和元数据。它还提供了分布式锁和同步原语，以防止多个进程同时访问同一个资源。
总之，Hadoop大数据处理技术已被广泛应用于企业，特别是那些需要处理大量非结构化和半结构化数据的企业。随着大数据技术的不断进步和发展，Hadoop仍然是最流行的大数据处理技术之一。