Hadoop是实现这种处理方案的通用框架 。至于为什么它这么普适，主要是因为它提供了诸如容错等整齐的功能，并且可以让您将几乎任何类型的硬件结合在一起进行处理 。如果你的问题符合范例，它也可以很好地扩展 。你可以在(http://hadoop.apache.org)上阅读关于它的所有信息 。
至于一些例子，Paul提供了一些例子，但是你可以做的还有一些不是那么以网络为中心的：
1渲染3D影片 。“map”步骤将每个帧的几何分布到不同的节点，节点渲染它，并且渲染帧在“reduce”步骤中重新组合 。
2用分子模型计算系统中的能量 。系统轨迹的每一帧都在“map”步骤中分配给一个节点 。节点计算每个帧的能量，然后在“reduce”步骤中汇总结果 。
本质上，该模型对于可以分解为完全独立的类似离散计算的问题非常有效，并且可以重新组合以产生最终结果 。
hadoop两部分，hdfs和mr，简单的说吧，hdfs分布式文件系统，你可以理解为把多个服务器合成一个大硬盘，里面的东西分块存储 。mr是基础的分布式计算框架，基本上现在用得少了 。何为分布式计算呢？之前知乎上有个回答挺不错的：图书馆统计书，一个人统计非常慢，假设很多人数，A数第一列，B数第二列，最后大家把结果统计，数得人越多统计效率越快 。
应用场景吧，hdfs大数据都存在里面，数据存储的 。感觉hadoop是大数据的根基，大数据场景都能用 。
小弟才疏学浅，不对轻喷

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