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hadoop离线分析,Hadoop用户行为分析

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什么是Hadoop，为什么要学习Hadoop？Hadoop能做什么？不懂Hadoop可以用sparkHadoop/MapReduce和Spark吗？最适合的数据是离线，但是Hadoop特别适合单个分析的数据量“很大”的情况，而Spark适合数据量不是很大的情况 。

1、昌平北大青鸟Java培训课程怎么样?好不好?Java是一种面向对象的编程语言，既吸收了C语言的优点，又摒弃了C中难以理解的多重继承和指针等概念 ， 所以Java语言有两个特点:功能强大和使用简单 。企业站使用Java编程语言的概率还是很高的 。Java为什么非常符合企业的编程语言主要有以下六点:1 。一种可靠的高安全性字节码检查机制:2.简单性、简单语法、自动内存管理和跨平台可移植性；3.稳定性，完善的字节码安全机制，可靠的异常处理；4.面向对象语言，时刻关注应用中的数据和操纵数据的算法；5、Java动态语言 ， 动态编译，动态加载，动态执行，随需而变；6、分布式语言 ， 跨平台高并发，高性能互联网架构是最佳选择 。

2、Hadoop是什么,具体有什么用呢?Hadoop是一个编程模型，是专门为离线和大规模数据分析处理实际问题而设计的 。具体用途一般分为分布式数据存储、日志处理、ETL、机器学习、搜索引擎、数据挖掘等 。首先 ， Hadoop是Apache基金会开发的分布式系统基础设施 。用户可以开发分布式程序，而无需了解发行版的底层细节 。充分利用集群的力量进行高速操作和存储 。

虽然不是唯一的软件框架应用，但作为并行数据处理引擎 ， 性能出众 。Hadoop最有趣的一个方面是MapandReduce过程，它是受Google开发的启发 。这个过程称为创建索引，它将Web crawler检索到的文本Web页面作为输入，并报告这些页面上单词的频率作为结果 。结果就是统计输入字段的字数 ， 这对于处理索引无疑是非常有用的 。

3、能不能在不了解Hadoop的情况下使用sparkHadoop/MapReduce和Spark最适合离线type data分析，但Hadoop特别适合单个分析数据量“大”的场景 ， 而Spark适合数据量小的场景 。这里说的“大”是相对于整个集群的内存容量而言的，因为Spark需要在内存中保存数据 。一般来说 ， 1TB以下的数据量不是很大，10TB以上的数据量就是“很大” 。

4、Storm与Spark,Hadoop相比是否有优势Storm比Spark和Hadoop有优势 。Storm的优势在于它是一个实时、持续的分布式计算框架 。它一旦运行 ， 就会一直处理计算或者等待计算的状态，除非你杀了它 。火花和hadoop做不到 。当然，它们各有各的应用场景 。各有各的优势 。可以一起用 。我来翻一翻别人的资料，说的很清楚 。Storm、Spark、Hadoop各有千秋，每个框架都有自己的最佳应用场景 。

Storm是流式计算的最佳框架 。Storm是用Java和Clojure写的 。Storm的优势是全内存计算 ， 所以它的定位是分布式实时计算系统 。按照Storm作者的说法，Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意义 。Storm的适用场景:1)流数据处理Storm可以用来处理连续流动的消息，处理后再将结果写入一个存储器 。

5、为何要学Hadoop?Hadoop:可靠、可扩展的分布式计算开源软件 。允许使用简单的编程模型 ， 在计算机集群中分布式处理大型数据集 。它可以从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储 。Hadoop能做什么？大数据存储:分布式存储日志处理:擅长log 分析ETL:对oracle、mysql、DB2、mongdb和主流数据库的数据提取机器学习:比如ApacheMahout项目搜索引擎:Hadoop lucene实现数据挖掘:目前流行的广告推荐、个性化广告推荐Hadoop是针对离线和大规模
6、Hadoop本地模式【hadoop离线分析,Hadoop用户行为分析】Hadoop是Apache基金会开发的分布式系统基础设施，主要解决海量数据存储和分析计算问题 。HadoopHDFS:一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统:HadoopMapReduce:一个分布式离线并行计算框架；HadoopYARN:一个作业调度和集群资源管理框架:HadoopCommon:支持其他模块的工具模块；本地独立模式不需要启动单独的进程，可以直接运行，用于测试和开发；伪分布式模式等同于全分布式模式，只是只有一个节点；完全分布式模式下的多个节点一起运行；使用VM安装centos时 ， 注意网络连接的NAT连接的选择，通过NAT，虚拟机和主机系统将共享一个网络标识符，该标识符在网络外部是不可见的 。

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