Hadoop是乙個開源的分布式計算框架，用於儲存和處理大規模資料集。 以下是 Hadoop 的基礎知識：
Hadoop架構：Hadoop由兩個核心元件組成，即Hadoop分布式檔案系統（HDFS）和Hadoop MapReduce。 HDFS 是一種可擴充套件的分布式檔案系統，用於儲存大規模資料集。 MapReduce是乙個分布式計算框架，用於在集群中並行處理大規模資料。
Hadoop生態系統：Hadoop生態系統包括許多其他工具和專案，以增強Hadoop的功能和效能。 例如，Apache Hive 可以提供類似 SQL 的查詢語言，用於 Hadoop 上的資料分析。 Apache Pig 提供了一種類似指令碼的語言，用於編寫資料流處理任務。 Apache Spark 是乙個快速、通用的大資料處理框架，可以與 Hadoop 整合。
Hadoop集群：Hadoop集群由多台計算機組成，每台計算機稱為乙個節點。 集群中有兩種型別的節點：主節點和工作節點。 主節點由主伺服器（namenode）和輔助伺服器（secondary namenode）組成，用於管理檔案系統的元資料。 Worker 由乙個或多個儲存和處理資料的資料節點組成。
Hadoop資料處理過程：在Hadoop中，資料被拆分為多個塊，並在集群中的不同節點上儲存和處理。 MapReduce是Hadoop的核心計算模型，它由Map階段和Reduce階段兩個階段組成。 在對映階段，資料被拆分為小塊，並在不同的節點上並行處理。 在減少階段，將合併並彙總結果。 這種並行處理方法可以提高大資料集的處理效率。
lua-import luasocket-http 庫。
local http=require"luasocket.http"
獲取 ** 鏈結。
video_url=""；爬蟲 IP 獲取。
建立 HTTP 連線。
local res,code=http.request(video_url,})
列印響應結果。
print(res)
Hadoop的優點：Hadoop具有以下優點：
可擴充套件性：Hadoop可以在集群中新增或刪除節點，以適應不同規模的資料處理需求。
容錯性：Hadoop可以自動處理節點故障，保證資料的可靠性和一致性。
價效比高：Hadoop使用廉價的硬體組成集群，比傳統的資料處理方案更具價效比。
處理各種資料：Hadoop 可以處理結構化、半結構化和非結構化資料，包括文字、影象、音訊等。
這些是 Hadoop 的基礎知識，了解它們可以幫助您了解 Hadoop 的工作原理和使用方法。