Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据。作用如下：

　　大数据存储：Hadoop提供了分布式文件系统(HDFS)，用于存储大规模数据集。HDFS将数据分散存储在多个节点上，实现了数据的冗余和高可用性。

　　批量数据处理：Hadoop的核心组件是MapReduce，它用于高效处理大规模数据集。通过MapReduce编程模型，可以进行复杂的数据转换、聚合、过滤等操作，从而进行数据清洗、ETL(提取、转换和加载)和批处理分析等任务。

　　实时数据处理：Hadoop生态系统中的组件如Apache Spark和Apache Flink提供了实时数据处理的能力。这些组件支持流式处理和复杂事件处理，可用于实时分析、实时推荐、欺诈检测等应用。

　　数据仓库和商业智能：通过将数据存储在Hadoop中，并使用Hadoop的SQL查询引擎(如Apache Hive)进行数据查询和分析，可以构建大规模的数据仓库和商业智能解决方案。这些解决方案支持数据挖掘、报表、可视化和数据探索等功能。

　　日志和事件处理：Hadoop可用于处理和分析大量的日志和事件数据。通过将日志数据导入Hadoop，并使用适当的工具和技术，可以实现日志分析、故障排查、异常检测等操作。

　　机器学习和人工智能：Hadoop生态系统提供了许多机器学习和人工智能工具，如Apache Mahout和Apache Spark MLlib。工具可用于在大数据规模上训练和应用机器学习模型，实现预测、分类、聚类等任务。