随着互联网时代的到来，数据已经成为了生产力的重要源泉。特别是在移动互联网时代，产生的数据量呈爆发式增长，互联网公司需要分析海量数据以获得商业价值。然而传统的数据处理方式已经无法满足这种需求。因此大数据处理成为了当今互联网时代的重要组成部分。

Hadoop是Apache基金会开源的大数据处理软件。它利用分布式文件系统和分布式计算框架，能够处理非常大的数据集，并且能够在廉价的硬件上运行，这使得它成为成本最低的大数据处理方案之一。

Hadoop的分布式文件系统被称为Hadoop分布式文件系统（HDFS）。在Hadoop中数据集被分割成块，并且在分布式文件系统中存储，同时它还利用分布式计算框架来处理这些数据块。因此这个框架能够高效地处理大量数据并且能够容忍节点故障。

Hadoop分为独立模式和完全分布式模式。独立模式是在一台机器上运行Hadoop，用于本地开发和测试。而完全分布式模式是将Hadoop分布在一个集群中的多个节点上运行。在完全分布式模式下，Hadoop的所有组件都可以被分割，以便在集群中的不同节点上运行，从而实现高可用性和伸缩性。完全分布式模式的Hadoop架构包括Master节点和Slave节点。

Master节点是集群中的控制中心，负责调度和管理计算和存储资源，还负责处理故障和恢复。Slave节点是执行计算和存储任务的节点。在完全分布式模式下，所有的节点（Master节点和Slave节点）都是平等的，并且它们都运行相同的软件和服务。这种模式下的Hadoop非常适合运行大规模的数据处理任务，例如，数据挖掘、机器学习和大规模分析。完全分布式模式的Hadoop能够提供高可用性和容错性，能够容忍节点故障和网络分区。

因此它是大规模数据处理的标准解决方案。对于企业和组织来说，实现完全分布式模式的Hadoop，可以极大地提高其数据分析和决策能力，从而获得更大的商业价值。由于Hadoop是开源的，还可以根据企业和组织的需求进行定制，以满足特定的业务需求。

总的来说Hadoop是当今互联网时代的重要组成部分。随着大数据量的不断增加，Hadoop的重要性也越来越突出。特别是完全分布式模式的Hadoop，在处理大规模数据时具有明显的优势，为企业和组织带来了极大的商业价值。