Hadoop是一個開源的、分布式的、可擴展的、可靠的和高效的軟件框架，主要用于存儲和處理大量結構化和非結構化數據。Hadoop生態系統包括分布式文件系統HDFS和分布式計算框架MapReduce。它的設計目標是將數據存儲在分布式環境中，并在分布式環境中運行計算任務，以便高效地處理大規模數據和復雜分析問題。以下是hadoop能解決什么問題的介紹：

　　1. 大數據管理和處理

　　隨著信息時代的到來，數據量呈指數級增長。傳統的數據存儲和處理系統無法勝任這些大規模數據的處理。Hadoop可以處理海量的數據，它可以橫向擴展，使分布式計算更加容易。

　　2. 處理復雜的數據分析問題

　　Hadoop提供了一個分布式計算框架MapReduce和一些高級數據分析工具，如Hive、Pig、Spark等，可以輕松地處理復雜的數據分析問題，包括數據挖掘、機器學習、自然語言處理、圖像識別等等。

　　3. 高容錯性

　　Hadoop是一個高度容錯的系統，通過主從機制，數據的備份機制和數據的自動故障轉移機制來保證數據的高可靠性。當某個節點出現故障時，它會自動將任務轉移給其他節點，從而保證數據的正常處理。

　　4. 巨大的擴展性

　　Hadoop的設計目標之一是能夠輕松擴展，可以隨著企業的數據擴展，而不會因為數據量增加而遇到瓶頸。它還支持混合環境，如云計算、物理機等。有許多企業已經將Hadoop集成到他們的現有IT架構中，以應對數據增長和存儲需求。

　　5. 具有開源社區的支持

　　Hadoop是一個開源軟件，它有大量的開源社區支持，這意味著用戶可以自由地下載、使用和修改Hadoop代碼，并獲得技術支持。Hadoop社區還不斷推出新的特性和組件來完善系統，幫助用戶更好地處理數據和分析問題。

　　6. 容易集成到其他系統中

　　Hadoop可以與其他系統輕松集成，如數據庫、數據倉庫等，從而形成一個完整的數據存儲和處理生態系統。它還可以與其他開源技術和商業軟件配合使用，如Kafka、Spark、HBase、Hive、Flume等等。

　　總之hadoop能解決什么問題，Hadoop能夠幫助企業解決各種大數據問題，并提供高度容錯、高擴展性和易于集成的數據存儲和處理方案。隨著大數據處理技術的發展，Hadoop將繼續發揮它在大數據處理方面的重要作用。