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hADoop的特点及组成

借用一下楼下的“Hadoop中最核心的是MapReduce和HDFS ”,hdfs是负责分布式存储数据的,MapReduce是负责Map/Reduce计算的,它本身是实现了分布式的,这也是为什么hadoop做为很多分布计算的分台的原因了.

1、Hadoop Common :Hadoop体系最底层的一个模块,为Hadoop各子项目提供各种工具,如:配置文件和日志操作等.2、HDFS:分布式文件系统,提供高吞吐量的应用程序数据访问,对外部客户机而言,HDFS就像一个传统的分级文件系统

Hadoop的优缺点介绍:(一) 优点:(一)高可靠性.Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖; (二)高扩展性.Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中.(三)高效性.Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快.(四)高容错性.Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配.(二) 缺点:(一)不适合低延迟数据访问.(二)无法高效存储大量小文件.(三)不支持多用户写入及任意修改文件.了解更多开源相关,去LUPA社区看看吧.

hadoop是分布式计算开源框架,redis是key-value内存型数据库,hadoop主要特点是mapreduce,redis是存储在内存中的数据库.

智能职涯(bigdata-job)总结出Hadoop 由许多元素构成.其最底部是 Hadoop Distributed File System(HDFS),它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件.HDFS(对于本文)的上一层是MapReduce 引擎,该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 组成.通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心.

大数据分析工具有哪些,有什么特点?答:1. 开源大数据生态圈 Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive 渐次诞生,早期Hadoop生态圈逐步形成. 开源生态圈活跃,并免费,但Hadoop对技术要求高,实时性稍差.

一、 Hadoop 特点 1、支持超大文件 一般来说,HDFS存储的文件可以支持TB和PB级别的数据. 2、检测和快速应对硬件故障 在集群环境中,硬件故障是常见性问题.因为有上千台服务器连在一起,故障率高,因此故障检测和自动恢复hdfs文

优点:开源,免费,容易上手.处理批量数据,查询方便,并行性等吧.适合做简单的数据查询工作,不能很好的与用户进行交互.后期的开发和维护花费大.对数据的分析性不是很好,性能比较慢.对有大量需求的业务逻辑需要自己手动编写代码.对数据大量流处理和汇总比较好,针对性分析性能较差.

hadoop是分布式计算开源框架,主要特点是mapreduce; redis是key-value内存型数据库,是存储在内存中的数据库.

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