Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，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，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop数据整合主要涉及以下方面：
- 分布式文件系统（HDFS）：Hadoop实现了一个分布式文件系统（Distributed File System），其中一个组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）。HDFS具有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上。它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了POSIX的要求，可以以流的形式访问文件系统中的数据。
- 数据合并技巧：在Hadoop中，文件格式对数据合并有着重要的影响。一种常用的文件格式是SequenceFile，它可以将多个小文件合并成一个大文件，并且可以保持数据的原始格式。Parquet和ORC等列式存储格式也可以减少文件的数量和大小。此外，如果数据中存在相似的部分，可以将它们合并成一个文件，以减少文件数量。在进行数据合并时，需要根据实际情况控制合并的粒度，以确保处理效率和文件数量的平衡。
- MapReduce计算框架：Hadoop的框架最核心的设计包括HDFS和MapReduce。MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map阶段并行处理输入数据，Reduce阶段对Map结果进行汇总。这种计算框架非常适合处理大数据集，并能够提供高效的数据处理能力。
- Hadoop工具：Hadoop生态系统中还包括了许多其他工具，用于数据提取、存储、挖掘和分析。例如，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库，用于存储和管理大型数据集。Sqoop是一个用于在Hadoop和结构化数据存储（如关系型数据库）之间高效传输大量数据的工具。MongoDB是一个流行的NoSQL数据库，可以用于存储和查询非结构化数据。HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，用于存储非结构化和半结构化的松散数据。Pig是一个高级数据处理平台，它允许用户使用类似SQL的查询语言Pig Latin来处理大数据集。
在Hadoop数据整合过程中，需要注意一些事项，如/etc/hosts里面的各主机ip配置要和所关联机器系统ifconfig ip地址对应、系统最好用静态ip地址、部署启动/访问集群的时候要注意防火墙是否关闭等。此外，还需要了解Hadoop的部署模式、源码编译、运行环境搭建等基础知识，以确保数据整合过程的顺利进行。
Hadoop数据整合是一个涉及多个方面和工具的复杂过程，需要用户掌握Hadoop的基本原理和工具使用方法，以确保数据的高效处理和存储。
