软件开发常用技术介绍
软件开发中的人机交互技术介绍
软件开发中的人机交互技术介绍人类与计算机的沟通一直是一个没有尽头的话题。
人机交互技术是指通过各种技术手段让人与计算机之间更加方便、高效的进行交流沟通，为软件开发领域带来了革命性的影响。
本文将介绍一些软件开发中的人机交互技术。
一、GUI界面GUI（Graphical User Interface）即图形用户界面，是一种用户与计算机交互的方式。
GUI通过图形化的方式向用户呈现信息和功能，把繁琐的操作和复杂的指令变得简单易懂。
计算机技术与GUI的结合最早出现在1960年代，在现代操作系统中，GUI已成为一种必备的技术。
GUI界面的设计需要考虑用户体验，设想与设计者的思维方式不同的用户，并考虑他们可能会遇到的问题。
设计良好的GUI能够提高用户的效率，减少错误，缩短学习曲线。
例如，Windows操作系统的任务栏和桌面，Mac OS操作系统的Dock栏以及iPhone上的操作界面等均是GUI的经典案例。
二、自然语言处理自然语言处理（NLP）是一种支持人机交互的技术，能够让计算机像人一样处理自然语言——文本和语音。
在软件开发领域中，NLP的应用广泛，可用于自动化的客服、文档处理和翻译等。
NLP技术的核心是语音识别和自动语音回答。
语音识别使用一系列算法将语音波形转换为可理解的文本，自动语音回答则是将文本转化为语音波形，回答用户的问题。
利用NLP技术，用户可以通过语音与计算机进行交互，输入查询命令或发出指令。
例如，苹果的Siri和亚马逊的Alexa均是NLP技术的代表，它们能够与用户进行对话，回答用户的问题，执行用户指令等。
三、虚拟现实技术虚拟现实技术（VR）是一种能够创造出虚拟世界的技术。
在软件开发领域中，VR可用于开发各种应用程序和游戏，包括虚拟电影体验和医学应用等。
VR技术的核心是三维图形渲染和人机交互。
渲染技术能够将用户所属的虚拟环境视觉化为三维图形，而人机交互技术则能够让用户通过手势、语音甚至思维来与虚拟环境进行交互。
软件开发常用技术
软件开发常用技术
1. 编程语言：如 Java、Python、C++、JavaScript 等，用于实现软件的功能和逻辑。
2. 数据库技术：用于存储和管理软件中的数据，如关系型数据库（MySQL、Oracle 等）和非关系型数据库（MongoDB、Cassandra 等）。
3. 软件开发框架：如 Spring、Django、Ruby on Rails 等，提供了一些通用的模块和工具，帮助开发者更快、更高效地构建软件。
4. 版本控制工具：如 Git、SVN 等，用于管理代码的版本和历史记录，方便团队协作和代码管理。
5. 测试技术：如单元测试、功能测试、性能测试等，用于确保软件的质量和稳定性。
6. 前端开发技术：如 HTML、CSS、JavaScript 等，用于构建软件的用户界面。
7. 后端开发技术：如 JavaEE、、Django 等，用于构建软件的服务器端逻辑和接口。
8. 移动开发技术：如 iOS 开发、Android 开发等，用于构建移动应用程序。
9. 云计算技术：如 AWS、阿里云等，提供了云服务器、数据库、存储等云服务，方便软件的部署和管理。
以上是一些软件开发中常用的技术，不同的项目和需求可能会使用不同的技术和工具。
软件工程的开发模型和方法
软件工程的开发模型和方法在软件开发过程中，开发模型和开发方法是最为重要的两个方面。
开发模型可以指导开发过程中的活动顺序和活动内容，而开发方法则是指定这些活动所需的规程和技术。
本文将介绍几种常见的软件开发模型和方法，并讨论它们的优缺点。
一、瀑布模型瀑布模型是最常用的软件开发模型之一。
它将软件开发划分为一系列连续的阶段，每个阶段只能在前一个阶段完成后才能开始。
瀑布模型包含以下几个阶段：需求分析阶段：确定用户需求和开发目标。
设计阶段：基于需求分析结果，设计软件系统。
编码阶段：根据设计文档编写代码。
测试阶段：在单元测试、集成测试和系统测试等不同层次上对程序进行测试。
维护阶段：在发布软件后，修复所有错误并保持软件正常运行。
瀑布模型的优点在于它使得开发流程清晰明了，并可以确保每个阶段的顺利进行。
但瀑布模型也有缺点，如需求不完整和变化过多等问课导致开发周期和成本不断增加。
二、原型模型原型模型是一种将软件开发过程划分为两个主要阶段的模型。
第一个阶段将制定基础设施和需求规范，第二个阶段则基于第一个阶段的结果创建原型并进行测试。
原型模型的优点是很容易理解和操作，另一个优点是由于早期原型的创建和测试，开发团队可以很早地发现和解决缺陷。
但是，由于原型的形成和测试，这种模型需要更多的开发时间和资源。
三、迭代模型迭代模型是软件开发过程中比较灵活的一种方法。
它将整个开发过程划分为多个较小的迭代版本，每个迭代版本都包含完整的软件开发周期。
迭代模型包含以下几个阶段：计划阶段：确定软件开发目标和计划。
迭代开发阶段：分阶段迭代地开发软件。
评估阶段：在每个迭代的末尾对软件进行评估。
完成阶段：成功完成迭代过程并发布软件。
迭代模型的优点在于它可以快速响应用户的反馈和变化，同时也减轻了客户需求课程进一步增加的风险。
但是，由于分阶段迭代，该模型可能需要更多的人力和费用资源。
四、面向对象方法面向对象方法是一种以对象为核心的软件开发技术。
在面向对象方法中，软件被视为一组相互作用的对象，每个对象都具有属性和方法。
计算机软件开发中分层技术的运用
计算机软件开发中分层技术的运用分层技术是计算机软件开发中常用的一种技术，它将软件系统划分为若干层次，每一层都有特定的功能和责任，并通过定义好的接口进行相互通信和交互。
分层技术的运用可以使软件开发更加模块化、可维护和可扩展。
下面将详细介绍分层技术在计算机软件开发中的应用。
首先是应用层。
应用层是软件系统中最顶层的一层，它直接面向用户，提供用户图形界面和各种应用功能。
应用层主要负责用户界面的设计，用户输入的处理以及与下层交互的接口。
它调用下层的服务层来实现具体的应用功能。
通过应用层的工作，用户可以通过简单的操作完成各种功能需求。
其次是服务层。
服务层是位于应用层和数据层之间的一层，它主要负责实现软件系统中的业务逻辑。
服务层封装了系统的核心功能，通过定义接口和服务方法，为应用层提供具体的功能调用。
服务层的设计应该尽量遵循单一职责原则，保证每个服务类只负责一个具体的功能实现。
服务层通过调用数据访问层来实现数据的读取和存储。
接下来是数据访问层。
数据访问层是软件系统中与数据库进行交互的一层，它负责数据的读取和存储。
数据访问层与实际数据库进行交互，并将查询结果返回给服务层或应用层。
数据访问层的设计应该尽量保持简单，它主要负责数据的读写操作，不涉及业务逻辑的处理。
通过将数据访问层与具体的数据库实现解耦，可以方便系统的扩展和维护。
分层技术的运用可以使软件开发更加模块化，每一层都有明确的功能和责任，代码的结构清晰，易于维护和扩展。
分层技术还可以提高代码的复用性，通过定义好的接口，不同层次的代码可以相互调用和交互。
分层技术还可以提高开发效率，不同层次的代码可以并行开发，减少开发人员之间的依赖。
软件开发工程师必备的技能和知识有哪些
软件开发工程师必备的技能和知识有哪些在现代信息化时代，软件开发工程师的需求越来越高。
无论是开发移动应用程序、网页设计还是构建大型系统，软件开发工程师都需要具备一系列的技能和知识。
本文将介绍软件开发工程师必备的技能和知识，旨在为读者提供一个全面的参考。
一、编程语言作为软件开发工程师，熟练掌握至少一种编程语言是必不可少的。
一些常见的编程语言包括Java、C++、Python、JavaScript等。
不同的编程语言适用于不同的场景和项目，使开发工程师能够根据需求选择最适合的编程语言。
二、算法和数据结构算法和数据结构是软件开发的基础，对于软件开发工程师来说是非常重要的。
熟练掌握常用的算法和数据结构，能够有效地解决问题，并提高代码的效率和质量。
常见的算法和数据结构包括排序算法、查找算法、树、链表等。
三、数据库数据库是用于存储和管理数据的关键技术之一。
软件开发工程师应该熟悉数据库的各种操作和常用的SQL语句，能够设计和优化数据库结构，提高数据的存储和检索效率。
常用的数据库包括MySQL、Oracle、SQL Server等。
四、操作系统软件开发工程师应该对操作系统有深入的了解，包括常见的操作系统原理、进程管理、内存管理、文件系统等。
不同操作系统的特点和使用场景也需要掌握，因为软件的开发和部署通常要求与特定的操作系统进行交互。
五、网络和安全在互联网时代，软件开发工程师需要了解网络的基本原理和常见的网络协议，例如TCP/IP、HTTP等。
此外，网络安全意识也是非常重要的，软件开发工程师需要能够识别和防止常见的网络攻击，保护用户的数据和隐私。
六、软件工程及开发流程熟悉软件工程的基本原理和开发流程是软件开发工程师的核心能力之一。
掌握软件需求分析、设计、开发、测试、部署等各个环节的方法和技术，能够高效地组织和管理软件项目，并保证项目按时交付和质量达标。
七、沟通和团队协作能力软件开发工程师通常需要与产品经理、设计师、测试工程师等人员紧密合作。
介绍常用的软件开发模式
介绍常用的软件开发模式随着信息化技术的飞速发展，软件市场已经成为了现代经济发展的一个重要组成部分，而软件开发也成为了很多人的职业选择。
而要进行软件开发，就必须要学习和掌握常用的软件开发模式，这不仅有利于熟练掌握软件开发技术，而且还可以提高软件开发效率和质量。
本文将介绍常用的软件开发模式，以供大家参考和学习。
一、瀑布模型瀑布模型是软件开发中最早的一种模式，其特点是开发流程线性、一次性、单向执行，每个阶段完成后再进入下一个阶段。
瀑布模型的阶段包括需求分析、设计、开发、测试和维护。
这种模型适用于对需求完全明确、开发流程规范的项目。
但如果需求变化或需求不清，则可能会导致项目失败。
二、迭代模型迭代模型是对瀑布模型的改进，它将软件开发过程分为多个迭代阶段，每个迭代阶段都会产生可执行版本，以便及时检验并修正需求和设计。
迭代模型适用于需求不稳定、变化频繁的项目。
但因为每个迭代阶段都承载了大量的工作，所以可能会导致开发效率低、成本高。
三、原型模型原型模型适用于需求不明确、变化快、难以准确捕捉和描述用户需求的开发项目。
它允许开发人员以创建简单的原型为基础，以便更好地描绘需要开发的系统。
本模型的开发过程包括原型制作、用户评估、系统修改、再次评估等步骤。
但原型模型的风险在于若过分强调原型，则会导致代码重构和大量重复投入。
四、增量模型增量模型是在迭代开发模型的基础上进行的一种改进，可以更好的适应需求变化、管理风险和提高软件的质量。
增量模型将软件开发过程分为若干个增量部分，每个增量部分都是一次迭代开发过程，每个增量开发部分都包含了完整的软件功能，并且可以单独测试和实现。
通过不断累加增量，最终可以实现整个系统的开发。
增量模型可以有效缓解软件开发中的问题并提高开发质量，但也存在开发时间过长、成本过高等缺点。
五、螺旋模型螺旋模型采用迭代和风险管理的方法对软件开发进行管理。
每一个迭代包含四个步骤：计划、风险分析、开发和评审。
螺旋模型适用于大规模复杂系统的开发，它可以有效的减少风险、提高质量，但需要时间和成本比其他模型都更高。
软件开发中的虚拟现实技术介绍
软件开发中的虚拟现实技术介绍虚拟现实(VR)技术是一种能够实现沉浸式交互的技术，它通过模拟真实环境来帮助用户感受到“身临其境”的感觉。
随着VR技术的不断发展，各种领域的应用也不断涌现，软件开发领域也不例外。
一、VR技术在软件开发中的应用1. 交互设计在软件设计过程中，设计师需要展示自己的设计方案，通过VR技术，可以实现全方位的演示，让用户可以更加直观地了解设计方案，并且可以交互式地提出自己的意见和建议。
这样不仅可以提高设计效率，同时也有助于验证设计理念和提高用户体验。
2. 开发工具VR技术也可以在软件开发工具中应用。
比如，可以使用VR 来模拟软件运行环境，让开发人员可以更加方便地进行代码调试和测试。
此外，VR技术还可以允许团队内部进行会议，共同讨论软件开发过程中的问题，加强团队合作。
3. 培训教育在软件开发过程中，需要进行员工培训。
VR技术提供了一个更加直观、灵活和安全的培训场景，对于新员工和需要更新知识技能的老员工都有很大帮助。
例如，可以通过VR模拟实际生产环境的培训，让员工更加容易地理解复杂的流程和操作规范，提高工作效率。
二、VR技术的实现方式1. 软件开发套件VR技术的实现需要一定的技术支持，而现在已经有了一些开发套件可以让开发人员更加快地实现相应功能。
例如，Oculus的VR开发套件和HTC Vive的VR开发套件都提供了丰富的API和构建工具，让开发人员可以方便地实现VR效果。
2. 极像现实技术极像现实技术是一种将真实世界的数据传输到虚拟世界中的技术，它可以让虚拟现实环境与现实世界交互。
比如，可以将真实的场景图像传输到虚拟环境中，然后在虚拟环境中添加虚拟对象，最终得到更加真实的交互体验。
3. 手柄交互技术在VR体验中，手柄交互技术是一种实现交互的方式。
手柄上面有多个按键和摇杆，它可以用来模拟各种交互场景，比如开关门、抓取物体等。
这样，使用者可以更加方便地与虚拟环境进行交互体验，并且拥有更加真实的控制感。
软件开发技术文档
软件开发技术文档1. 引言本文档旨在介绍软件开发过程中涉及的技术和工具，以帮助开发人员更好地理解和应用软件开发技术。
本文档将涵盖以下几个方面：软件开发生命周期、敏捷开发方法、常用的编程语言和开发工具、版本控制系统等。
2. 软件开发生命周期软件开发生命周期是指软件从概念到退役的整个过程。
一般包括需求分析、设计、编码、测试、发布和维护等阶段。
不同的公司和项目可能会使用不同的开发模型，如瀑布模型、迭代模型、敏捷开发等。
在每个阶段中，开发人员都需要使用不同的技术和工具来完成相应的工作。
3. 敏捷开发方法敏捷开发方法强调以人为本，更加注重快速反馈和灵活性。
常见的敏捷开发方法包括Scrum和Kanban等。
在敏捷开发中，开发团队需要进行迭代式的开发，通过短时间的Sprint来完成需求分析、设计、编码、测试和发布等工作。
敏捷开发方法能够更好地应对需求变更和项目风险。
4. 常用的编程语言和开发工具软件开发过程中常用的编程语言有Java、Python、C++等。
不同的编程语言适用于不同的场景，选择合适的编程语言对于软件开发的效率和质量至关重要。
此外，开发人员还需要掌握相应的开发工具，如集成开发环境（IDE）、调试工具、性能分析工具等，来提高开发效率和质量。
以下是一些常用的开发工具：•Eclipse：Java开发工具，提供强大的代码编辑、调试和项目管理功能。
•Visual Studio Code：跨平台的代码编辑器，支持多种编程语言，具有丰富的插件生态系统。
•PyCharm：Python开发工具，提供智能代码补全、代码跳转和调试等功能。
•Git：分布式版本控制系统，用于跟踪源代码的修改和管理不同版本。
5. 版本控制系统版本控制系统是用于管理和跟踪源代码改动的工具。
常见的版本控制系统包括Git和SVN等。
通过版本控制系统，开发人员可以方便地回溯和合并代码、解决冲突、与他人协同工作等。
版本控制系统还可以提供代码审查、自动构建和部署等功能，进一步提高团队的工作效率和质量。
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软件开发技术实现要点介绍一、OpenStackOpenStack是一个由NASA（美国国家航空航天局）和Rackspace合作研发并发起的，以Apache许可证授权的自由软件和开放源代码项目。
OpenStack是一个旨在为公共及私有云的建设与管理提供软件的开源项目。
它的社区拥有超过130家企业及1350位开发者，这些机构与个人都将OpenStack作为基础设施即服务（IaaS）资源的通用前端。
OpenStack项目的首要任务是简化云的部署过程并为其带来良好的可扩展性。
本文希望通过提供必要的指导信息，帮助大家利用OpenStack前端来设置及管理自己的公共云或私有云。
1．简介OpenStack既是一个社区，也是一个项目和一个开源软件，它提供了一个部署云的操作平台或工具集。
其宗旨在于，帮助组织运行为虚拟计算或存储服务的云，为公有云、私有云，也为大云、小云提供可扩展的、灵活的云计算。
OpenStack旗下包含了一组由社区维护的开源项目，他们分别是OpenStackCompute(Nova)，OpenStackObjectStorage(Swift)，以及OpenStackImageService(Glance)。
OpenStackCompute，为云组织的控制器，它提供一个工具来部署云，包括运行实例、管理网络以及控制用户和其他项目对云的访问 (thecloudthroughusersandprojects)。
它底层的开源项目名称是Nova，其提供的软件能控制IaaS云计算平台，类似于AmazonEC2和RackspaceCloudServers。
实际上它定义的是，与运行在主机操作系统上潜在的虚拟化机制交互的驱动，暴露基于 WebAPI的功能。
OpenStackObjectStorage，是一个可扩展的对象存储系统。
对象存储支持多种应用，比如复制和存档数据，图像或视频服务，存储次级静态数据，开发数据存储整合的新应用，存储容量难以估计的数据，为Web应用创建基于云的弹性存储。
OpenStackImageService，是一个虚拟机镜像的存储、查询和检索系统，服务包括的RESTfulAPI允许用户通过 HTTP请求查询VM镜像元数据，以及检索实际的镜像。
VM镜像有四种配置方式：简单的文件系统，类似OpenStackObjectStorage的对象存储系统，直接用Amazon'sSimpleStorageSolution(S3)存储，用带有ObjectStore的S3间接访问S3。
三个项目的基本关系如下图所示：2．OpenStack Compute逻辑架构OpenStack Compute逻辑架构中，组件中的绝大多数可分为两种自定义编写的Python 守护进程(custom written python daemons)。
a) 接收和协调API调用的WSGI应用(nova-api, glance-api, etc)b) 执行部署任务的Worker守护进程(nova-compute, nova-network, nova-schedule, etc.)然而，逻辑架构中有两个重要的部分，既不是自定义编写，也不是基于Python，它们是消息队列和数据库。
二者简化了复杂任务(通过消息传递和信息共享的任务)的异步部署。
逻辑架构图3-1如下所示：从图中，我们可以总结出三点：a) 终端用户(DevOps, Developers 和其他的 OpenStack 组件)通过和nova-api对话来与OpenStack Compute交互。
b) OpenStack Compute守护进程之间通过队列(行为)和数据库(信息)来交换信息，以执行API请求。
c) OpenStack Glance基本上是独立的基础架构，OpenStack Compute通过Glance API 来和它交互。
其各个组件的情况如下：a) nova-api守护进程是OpenStack Compute的中心。
它为所有API查询(OpenStack API 或 EC2 API)提供端点，初始化绝大多数部署活动(比如运行实例)，以及实施一些策略(绝大多数的配额检查)。
b) nova-compute进程主要是一个创建和终止虚拟机实例的Worker守护进程。
其过程相当复杂，但是基本原理很简单：从队列中接收行为，然后在更新数据库的状态时，执行一系列的系统命令执行他们。
c) nova-volume管理映射到计算机实例的卷的创建、附加和取消。
这些卷可以来自很多提供商，比如，ISCSI和AoE。
d) Nova-network worker守护进程类似于nova-compute和nova-volume。
它从队列中接收网络任务，然后执行任务以操控网络，比如创建bridging interfaces或改变iptables rules。
e) Queue提供中心hub，为守护进程传递消息。
当前用RabbitMQ实现。
但是理论上能是python ampqlib支持的任何AMPQ消息队列。
f) SQL database存储云基础架构中的绝大多数编译时和运行时状态。
这包括了可用的实例类型，在用的实例，可用的网络和项目。
理论上，OpenStack Compute能支持SQL-Alchemy 支持的任何数据库，但是当前广泛使用的数据库是sqlite3(仅适合测试和开发工作)，MySQL 和 PostgreSQL。
g) OpenStack Glance，是一个单独的项目，它是一个compute架构中可选的部分，分为三个部分：glance-api, glance-registry and the image store. 其中，glance-api接受API调用，glance-registry负责存储和检索镜像的元数据，实际的Image Blob存储在Image Store中。
Image Store可以是多种不同的Object Store，包括OpenStack Object Storage (Swift)h) 最后，user dashboard是另一个可选的项目。
OpenStack Dashboard提供了一个OpenStack Compute界面来给应用开发者和devops staff类似API的功能。
当前它是作为Django web Application来实现的。
当然，也有其他可用的Web前端。
3．OpenStack在系统中的使用OpenStack强大的功能，为系统的云服务器环境提供了强有力的支持，在本系统中，OpenStack的主要使用场景如下：1)登录到仪表板接口，查看、启停虚拟机实例OpenStack提供了强大的界面支持，运维人员可通过OpenStack方便地管理虚拟机实例。
2)镜像管理系统集群需要部署多台完全一样的虚拟机，此时只需通过镜像功能拷贝多个虚拟机即可。
3)自动化脚本利用python-nova工具，为服务治理工作提供帮助，轻松地实现服务部署、维护等工作。
二、NoSQL随着互联网中web 2.0网站的兴起，以及未来“互联网+”的深入整合，关于数据存储，传统的关系数据库在应付超大规模和高并发的动态网站方面，已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，例如：High performance - 对数据高并发读写的需求Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求High Scalability && High Availability - 对数据的高可扩展性和高可用性的需求关系数据库在这些越来越多的应用场景下显得不那么合适，为了解决这类问题的NoSQL 应运而生，并得到了非常迅速的发展。
NoSQL 又称为Not Only SQL，主要是指非关系型、分布式、支持水平扩展的数据库设计模式。
NoSQL 放弃了传统关系型数据库严格的事务一致性和范式约束，采用弱一致性模型。
NoSQL的特点是非关系型、分布式、开源、可水平扩展、模式自由、支持replication、简单的API、最终一致性（相对于即时一致性，最终一致性允许有一个“不一致性窗口”，但能保证最终的客户都能看到最新的值）。
相对于NoSQL 系统，传统数据库难以满足云环境下应用数据的存储需求，具体体现在以下3 个方面：1)根据CAP 理论，一致性(consistency)、可用性(availability)和分区容错(partition tolerance)这3 个要素最多同时满足两个，不可能三者兼顾。
对云平台中部署的大量Web 应用而言，数据可用性与分区容错的优先级通常更高，所以一般会选择适当放松一致性约束。
传统数据库的事务一致性需求制约了其横向伸缩与高可用技术的实现；2)传统数据库难以适应新的数据存储访问模式。
Web 2.0 站点以及云平台中存在大量半结构化数据，如用户Session 数据、时间敏感的事务型数据、计算密集型任务数据等，这些状态数据更适合以Key/Value 形式存储，不需要RDBMS 提供的复杂的查询与管理功能；3)NoSQL 提供低延时的读写速度，支持水平扩展，这些特性对拥有海量数据访问请求的云平台而言是至关重要的。
传统关系型数据无法提供同样的性能，而内存数据库容量有限且不具备扩展能力。
分布式缓存作为NoSQL 的一种重要实现形式，可为云平台提供高可用的状态存储与可伸缩的应用加速服务，与其他NoSQL 系统间并无清晰的界限。
平台中应用访问与系统故障均具有不可预知性，为了更好地应对这些挑战，应用软件在架构时通常采用无状态设计，大量状态信息不再由组件、容器或平台来管理，而是直接交付给后端的分布式缓存服务或NoSQL 系统。
Google 的BigTable与Amazon的Dynamo是非常成功的商业 NoSQL 实现。
一些开源的 NoSQL 体系，如Facebook 的Cassandra， Apache 的HBase，也得到了广泛认同。
在数字旅游云平台数据中心的实现方案上，在Hadoop基础上运行的HBase，及服务于前端高性能查询的ElasticSearch就属于典型的NoSQL。
三、Hadoop1．Hadoop简介Hadoop主要由HDFS、MapReduce和Hbase组成。
它是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下开发分布式程序。
简单地说来，Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
HDFS有着高容错性（fault-tolerent）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。