请将以下技术文章总结在10句话以内，并且保持描述的准确性。 文章提及了一种开源的大数据处理工具——Hadoop，它特别适用于处理大规模的数据集。Hadoop架构的核心是HDFS（Hadoop分布式文件系统）和YARN（又称为MapReduce v2，资源管理框架）。HDFS提供了一个高容错性的数据存储，能够高效地处理大量的数据。YARN则负责管理和调度系统资源，让不同的应用程序可以在同一集群上运行。Hadoop的另外一个重要组成部分是MapReduce，这是一种编程模型，用于大规模数据集的并行处理，能够有效地提高计算效率。近年来，随着云计算的快速发展，Hadoop也逐渐与云服务进行了更深层次的集成，使用户能够根据需要轻松扩展计算资源，同时降低运维成本。Hadoop不仅可以处理结构化数据，也能够具备处理半结构化和非结构化数据的能力，应用场景十分广泛，适用于日志分析、推荐系统、数据仓库和实时分析等多个领域。然而，Hadoop并不是完美的，它的批处理模式相对于实时处理存在一定的延迟。此外，配置和管理相对复杂，对操作者的技能要求较高。尽管如此，Hadoop依然是处理大数据的主流工具之一，具有强大的社区支持和生态系统。
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Hadoop是一种开源的大数据处理工具，擅长处理大规模数据集。其核心组件包括HDFS和YARN，前者提供高容错性的数据存储，后者管理调度系统资源。MapReduce是Hadoop的编程模型，支持大规模数据集的并行处理。Hadoop与云服务的结合使其更易于扩展资源、降低成本。它能够处理结构化、半结构化和非结构化数据，适用于日志分析、推荐系统和数据仓库等场景。尽管Hadoop存在批处理延迟和管理复杂性等缺点，但它依然是主流的大数据处理工具，拥有强大的社区支持和生态系统。
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