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hadoop架构分析,简述Hadoop架构常用组件的功能

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hadoop storm架构有哪些缺点hadoop storm架构缺点是复杂度高，实时性受限 。hadoopPrinciplehadoopPrinciple:最底层是HadoopDistributed(HDFS)，在Hadoop集群中的所有存储节点上存储文件，hadoop是a 架构还是Hadoop是Apache Foundation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 。
1、大数据 分析的框架有哪些,各自有什么特点主流大数据分析平台架构1HadoopHadoop采用MapReduce分布式计算框架 ， 根据GFS开发HDFS分布式文件系统，根据BigTable开发HBase数据存储系统 。Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统事实上的国际标准 。雅虎、脸书、亚马逊、百度、阿里巴巴和中国其他许多互联网公司都基于Hadoop构建了自己的发行版 。
Spark和Hadoop最大的区别是Hadoop用硬盘存储数据，Spark用内存存储数据，所以Spark能提供的比Ha？Doop快了100倍 。Spark不能用来处理需要长期保存的数据，因为断电后内存会丢失数据 。3StormStorm是Twitter推广的分布式计算系统 。基于Hadoop，提供实时操作的特性，可以实时处理大数据流 。
2、Hadoop是什么,具体有什么用呢?Hadoop是一个编程模型，专门针对离线和大规模数据分析处理实际问题 。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 Foundation 架构开发的分布式系统基础 。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、请简要描述一下 hadoop,spark,mpi三种计算框架的特点以及分别适用于什么... hadoop包括hdfs、mapreduce、yarn和core组件 。Hdfs用于存储 ， mapreduce用于计算，yarn用于资源管理 。Spark包括sparksql、saprkmllib、sparkstreaming和spark graph计算 。saprk的这些组件都是经过计算的 。Sparksql离线计算，sparkstreaming流计算 ， sparkmllib机器学习 。
哈哈，只有mapreduce像spark一样用于计算 。如果要比较的话，只能比较mapreduce和spark的区别 。mapreduce迭代计算的中间结果放在磁盘上，适合大数据离线计算 。Spark技术先进，统一使用rdd ， 结果可以存储在内存，流水线 ， 计算速度比mapreduce快 。
在4、如何为大数据处理构建高性能Hadoop集群【hadoop架构分析,简述Hadoop架构常用组件的功能】Hadoop中添加多个数据集的方法有很多 。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 。

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