Hadoop是一个 大数据技术，主要用于 海量数据的存储与计算。它是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，通过HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce等组件，实现了数据的可靠、高效和可伸缩的处理。

Hadoop的核心功能包括：

海量数据存储：

Hadoop通过HDFS存储大量数据，HDFS是一个高度容错的分布式文件系统，可以在廉价的硬件上运行，并提供高吞吐量的数据访问。

资源管理、调度和分配：

Hadoop负责在集群中有效地管理和调度计算资源，确保各个节点能够高效地运行。

并行数据处理：

Hadoop的MapReduce编程模型允许开发者编写应用程序，以可靠和容错的方式在大型集群中并行处理大量数据。

Hadoop工程师通常负责以下工作：

数据方案设计和实现：

包括数据架构设计、数据模型设计、数据抽取、转换和导入工作，以及系统开发和实施。

大数据分析和挖掘：

研究、评估和开发大数据挖掘和分析技术，挖掘数据的内在价值，为企业决策提供支持。

平台维护和优化：

维护和优化数据仓库和分析平台，确保其可靠性、高效性、安全性和稳定性，并通过监控和性能测试及时发现和解决问题。

与业务部门沟通和协调：

作为大数据平台的专家和技术支持人员，与业务部门合作，了解需求并提供解决方案，同时提供定期培训和技术支持。

技术研究和创新：

跟踪大数据技术的发展趋势，研究新技术方案，优化和改进数据仓库和分析平台。

Hadoop的应用场景非常广泛，包括日志处理、数据挖掘、机器学习、大规模数据分析等。随着大数据技术的不断发展，Hadoop在处理海量数据方面仍然发挥着重要作用。