经常会有人问Hadoop是什么？它与阿里云或腾讯云相关的服务器有什么不同，在这里小编先整理一个小文大家科普下。
1、 Hadoop是什么？Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算。
2、 Hadoop的意义不仅仅在于数据量，更在于数据的多样化。
有人把Hadoop归类为海量数据处理技术，但是Hadoop真正的价值却是对多样化数据处理的能力。Hadoop的处理范围为大多数数据仓库所不及，比如针对半结构化与完全非结构化的数据。
3、 Hadoop是数据仓库的补充，不是数据仓库的替代品。
数据仓库在其领域中的性能仍然出色，Hadoop可起到对数据仓库技术进行补充的作用。数据仓库和其他系统的架构越来越多地开始向分布式靠拢，Hadoop在这里将发挥其作用。
4、 Hadoop不仅仅是Web分析。
Hadoop在互联网中的运用非常普遍，Hadoop普及趋势的部分原因是因为它可以处理更多类型的分析。

Hadoop的几个明显优缺点如下： 
优点
1. 简化运维：在大规模集群中，机器宕机，网络异常，磁盘错都属于正常现象，因此错误检查，自动恢复是核心架构目标。Google的解决方案就已经做到了机器随时加入/离开集群。 
2. 高吞吐量：高吞吐量和低延迟是两个矛盾的目标，Hadoop优先追求高吞吐量，设计和实现中采用了小操作合并，基于操作日志的更新等提高吞吐量的技术。 
3. 节省机器成本：Hadoop鼓励部署时利用大容量的廉价机器(性价比高但是机器故障概率大)，数据的存储和服务也分为HDFS和HBase两个层次，从而最大限制地利用机器资源。 
4. 采用单Master的设计：单Master的设计极大地简化了系统的设计和实现，由此带来了机器规模限制和单点失效问题。对于机器规模问题，由于 Hadoop是数据/计算密集型系统，而不是元数据密集型系统，单Master设计的单个集群可以支持成千上万台机器，对于现在的几乎所有应用都不成问题；而单点失效问题可以通过分布式锁服务或其它机制有效地解决。 

缺点 
1. 采用Java实现。Java的IO处理虽然没有性能瓶颈，但是对于CPU密集型的任务是一个噩耗。这点可以通过对比HBase和Hypertable两个开源的Bigtable实现来做初步的验证。 
2. 开源项目。开源本身是一柄双刃剑，它方便了大多数人，但是对于一个有一定规模的公司，项目发展方向的把握，技术保密，技术支持等都是采用Hadoop这种开源项目必须考虑的问题。另外，Hadoop作为一个比较新的项目，性能和稳定性的提升还需要一定时间。