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　　Hadoop是一個開源的分布式計算框架，用于存儲和處理大規模數據。作用如下：

　　大數據存儲：Hadoop提供了分布式文件系統(HDFS)，用于存儲大規模數據集。HDFS將數據分散存儲在多個節點上，實現了數據的冗余和高可用性。

　　批量數據處理：Hadoop的核心組件是MapReduce，它用于高效處理大規模數據集。通過MapReduce編程模型，可以進行復雜的數據轉換、聚合、過濾等操作，從而進行數據清洗、ETL(提取、轉換和加載)和批處理分析等任務。

　　實時數據處理：Hadoop生態系統中的組件如Apache Spark和Apache Flink提供了實時數據處理的能力。這些組件支持流式處理和復雜事件處理，可用于實時分析、實時推薦、欺詐檢測等應用。

　　數據倉庫和商業智能：通過將數據存儲在Hadoop中，并使用Hadoop的SQL查詢引擎(如Apache Hive)進行數據查詢和分析，可以構建大規模的數據倉庫和商業智能解決方案。這些解決方案支持數據挖掘、報表、可視化和數據探索等功能。

　　日志和事件處理：Hadoop可用于處理和分析大量的日志和事件數據。通過將日志數據導入Hadoop，并使用適當的工具和技術，可以實現日志分析、故障排查、異常檢測等操作。

　　機器學習和人工智能：Hadoop生態系統提供了許多機器學習和人工智能工具，如Apache Mahout和Apache Spark MLlib。工具可用于在大數據規模上訓練和應用機器學習模型，實現預測、分類、聚類等任務。