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hadoop是一个处理存储和分析

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Hadoop软件处理框架1 。Hadoop是一个可以分发大量数据的软件框架，spark和hadoop/的区别是分布式数据存储技术；Spark是大数据分析技术，而数据分析的基础是有海量的数据存储，2.MapReduce是hadoop的核心组件之一，hadoop有两个部分，一个是分布式文件系统hdfs 。

1、Hadoop优缺点 分析:适合做什么,不适合做什么优点:开源，免费 ， 易用 。处理批量数据，方便查询，并行等 。适合简单的数据查询 ， 不能很好的与用户交互 。后期开发维护成本很大 。数据的分析性能不太好 ， 性能较慢 。需求较大的业务逻辑需要手工编写自己的代码 。较好的处理和汇总大量数据流，针对性分析性能较差 。

2、大数据与Hadoop之间是什么关系Hadoop、Spark和Storm是目前最重要的三个分布式计算系统 。Hadoop常用于离线复杂大数据处理，Spark常用于离线快速大数据处理，Storm常用于在线实时大数据处理 。简单来说，Hadoop或Hadoop生态系统是为了解决大数据应用场景而出现的 ， 它包括文件系统、计算框架、调度系统等 。Spark是Hadoop生态系统中的分布式计算引擎 。
【hadoop是一个处理存储和分析】
MapReduce提供了映射端和Reduce端之间的数据连接 。这些连接是非常特殊的连接，并且可能是非常昂贵的操作 。Pig和Hive也具有相同的申请连接多个数据集的能力 。Pig提供复制连接、合并连接和skewedjoin连接 ， Hive提供map端连接和完整的外部连接到分析 data 。一个重要的事实是，通过使用各种工具，如MapReduce、Pig和Hive，数据可以基于它们的内置功能和实际需求来使用它们 。

3、Hadoop的优点和缺点是什么?Hadoop的优点:1 。Hadoop具有bitwise 存储的高可靠性和数据处理能力 。2.Hadoop通过可用的计算机集群分发数据 ， 完成存储和计算任务 。这些集群可以很容易地扩展到数千个节点，具有很高的可扩展性 。3.Hadoop可以在节点之间动态移动数据，并保证每个节点的动态平衡，处理速度非常快，效率高 。4.Hadoop可以自动保存数据的多个副本，并自动重新分配失败的任务，容错性很高 。

2.Hadoop效率低存储很多小文件 。3.Hadoop不支持多用户编写和任意修改文件 。关于Hadoop学到了什么大数据技术，青腾边肖就在这里和大家分享一下 。如果你对大数据工程感兴趣，希望这篇文章能帮到你 。如果想了解更多数据分析师和大数据工程师的技巧和资料 ， 可以点击本站其他文章进行学习 。

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