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hADoop的感想

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是一种分布式系统的平台,通过它可以很轻松的搭建一个高效、高质量的分布系统,而且它还有许多其它的相关子项目,也就是对它的功能的极大扩充,包括Zookeeper,Hive,Hbase等.MapReduce是hadoop的核心组件之一,hadoop要分布式包括两部分,一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框mapreduce,也就是说,可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程.

如果是掌握hadoop的使用,java基础好就可以了,看看hadoop权威指南.想深入学习源码的话,就需要些网络编程的知识了. 不过个人觉得hadoop最终是用于数据分析的,所以数据挖掘,机器学习这样的算法反而比掌握hadoop本身更重要一些

Hadoop 是一个大数据处理平台,由google 开发,Hadoop 是当前相较于其他大数据平台而言,优点明显,应对当下数据挖掘的首选平台

Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超

目前国内hadoop社区还是非常火的,各种培训机构也是如雨后春笋,我觉得要做数据分析的话,你只要掌握hadoop使用就行了,当然学习的话肯定要从搭建开发环境开始,然后自己写MapReduce程序,相关的框架hive.hbase也要去学习..基础的话,Java.Python.Linux

并行计算,透明分布式大容量存储

hadoop是一种分布式系统的平台,通过它可以很轻松的搭建一个高效、高质量的分布系统,而且它还有许多其它的相关子项目,也就是对它的功能的极大扩充,包括Zookeeper,Hive,Hbase等.MapReduce是hadoop的核心组件之一,hadoop要分布式包括两部分,一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框mapreduce,也就是说,可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程.

hadoop是google的云计算系统的开源实现,谷歌集群系统主要包括三个部分:分布式文件系统GFS,分布式并行计算模型map/reduce,以及分布式数据库Bigtable,hadoop也实现了这三个,GFS对应HDFS,hadoop的map/reduce对应谷歌的map/reduce模型,Hbase对应Bigtable.也就是map/reduce是谷歌提出的一种云计算模型,hadoop用java开源实现了

关于Hadoop的资料现在出的也很多了.书和视频的都有,淘宝上也有卖相关视频的.Hadoop相关的技术很多,需要具备一定的java开发能力的人和对存储有相应了解的.并且语言有一定的要求.书不要买太多,一本书从头到尾看下来比较好,

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