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大数据培训课程:Hadoop技术的优缺点

时间:2018-08-22 11:31     来源:千锋教育 作者:千锋老师

  今天,我们正被数据包围。全球43亿部电话、20亿位互联网用户每秒都在不断地产生大量数据,人们发送短信给朋友、上传视频、用手机拍照、更新社交网站的信息、转发微博、点击广告等,使得机器产生和保留了越来越多的数据。数据的指数级增长对处于市场领导地位的互联网公司,如Facebook、谷歌、雅虎、亚马逊、腾讯等提出了挑战。它们需要对TB级别和PB级别的数据进行分析处理,以发现哪些网站更受欢迎,哪些商品更具有吸引力,哪些广告更吸引用户。传统的工具对于处理如此规模的数据集越来越无能为力。

  现在,Hadoop应运而生,庞大的信息流有了新的处理平台。今天千锋深圳大数据培训老师给大家分享::Hadoop技术的优缺点。

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  1、Hadoop的优点

  (1)Hadoop具有按位存储和处理数据能力的高可靠性。

  (2)Hadoop通过可用的计算机集群分配数据,完成存储和计算任务,这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中,具有高扩展性。

  (3)Hadoop能够在节点之间进行动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,处理速度非常快,具有高效性。

  (4)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,具有高容错性。

  2、Hadoop的缺点

  (1)Hadoop不适用于低延迟数据访问。

  (2)Hadoop不能高效存储大量小文件。

  (3)Hadoop不支持多用户写入并任意修改文件。

  Hadoop的核心组件

  3、Hadoop版本简介

  Hadoop自诞生以来,主要出现了Hadoop1、Hadoop2、Hadoop3三个系列多个版本。

  HDFS和MapReduce是Hadoop1的核心组件,Hadoop生态圈里的很多组件都是基于HDFS和MapReduce发展出来的。在继Hadoop1之后出现了Hadoop2,Hadoop2在Hadoop1的基础上做了改进。相比Hadoop1,Hadoop2的三大核心组件分别是HDFS、MapReduce、Yarn。目前市面上绝大部分企业使用的是Hadoop2。

  Hadoop2的一个公共模块和三大核心组件组成了四个模块,简介如下:

  (1)Hadoop Common:为其他Hadoop模块提供基础设施。

  (2)HDFS:具有高可靠性、高吞吐量的分布式文件系统。

  (3)MapReduce:基于Yarn系统,分布式离线并行计算框架。

  (4)Yarn:负责作业调度与集群资源管理的框架。

  Hadoop技术俨然成为大数据的关键点,也是大数据开发课程的重中之重,学习更多Hadoop技术知识,尽在千锋深圳大数据培训!

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