hadoop是干什么用的?
发布网友
发布时间：2022-04-23 21:37
共6个回答
热心网友
时间：2022-04-08 21:14
提供海量数据存储和计算的。需要java语言基础。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称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来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapRece。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapRece则为海量的数据提供了计算。
扩展资料
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。能够对大量数据进行分布式处理的软件框架Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。
Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。
参考资料：百度百科-Hadoop
热心网友
时间：2022-04-08 22:32
Hadoop是一个由Apache基金会所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。
hadoop简介：
充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（ Distributed File System），其中一个组件是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。
扩展资料：
优点：
1，高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
2，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。
3，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。
4，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。
5，低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。
参考资料：百度百科——Hadoop
热心网友
时间：2022-04-09 00:07
hadoop是运行的系统要求是 linux。
hadoop 用 java写的分布式 ，处理大数据的框架。
只要思想是 分组合并 思想
分组：比如 有一个大型数据，那么他就会将这个数据按照算法分成多份，每份存储在 奴隶主机上，并且在奴隶主机上进行计算。
合并：将每个机器上的计算结果合并起来 再在一台机器上计算，得到最终结果。
就是maprece 算法。追问主要用来 存储数据?那和我现在用的网站mysql 还有 Oracle 有啥区别啊.不都是存数据么
追答区别很大，hadoop采用分布式存储。能够处理海量数据。
热心网友
时间：2022-04-09 01:58
hadoop是一个平台，是一个适合大数据的分布式存储和计算的平台。什么是分布式存储？这就是后边我们要讲的hadoop核心之一HDFS；什么是分布式计算？这是我们后边要讲的hadoop另外一个重要的核心MapRece。
hadoop的优点一：低成本
hadoop本身是运行在普通PC服务器组成的集群中进行大数据的分发及处理工作的，这些服务器集群是可以支持数千个节点的。
hadoop优点二：高效性
这也是hadoop的核心竞争优势所在，接受到客户的数据请求后，hadoop可以在数据所在的集群节点上并发处理。
hadoop优点三：可靠性
通过分布式存储，hadoop可以自动存储多份副本，当数据处理请求失败后，会自动重新部署计算任务。
hadoop优点四：扩展性
hadoop的分布式存储和分布式计算是在集群节点完成的，这也决定了hadoop可以扩展至更多的集群节点。
hadoop安装方式|hadoop部署方式
hadoop安装方式只有三种：本地安装；伪分布安装；集群安装。后期我们会专题进行讲解。
热心网友
时间：2022-04-09 04:06
大数据的7大特征：海量性，多样性，高速性，可变性，真实性，复杂性，价值性
随着大数据产业的发展，它逐渐从一个高端的、理论性的概念演变为具体的、实用的理念。
很多情况下大数据来源于生活。
比如你点外卖，准备什么时候买，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃什么……这都是数据，人一多各种各样的信息就越多，还不断增长，把这些信息集中，就是大数据。
大数据的价值并不是在这些数据上，而是在于隐藏在数据背后的——用户的喜好、习惯还有信息。
修改回答
0
评论
分享
删除回答
其他回答
尚学堂java学院
2021-01-04·百度认证:北京尚学堂科技有限公司官方帐号
关注
大数据概述
专业解释：大数据英文名叫big data，是一种IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
通俗解释：大数据通俗的解释就是海量的数据，顾名思义，大就是多、广的意思，而数据就是信息、技术以及数据资料，合起来就是多而广的信息、技术、以及数据资料。
大数据提出时间
“大数据”这个词是由维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶于2008年8月中旬共同提出。
大数据的特点
Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）-由IBM提出。
大数据存在的意义和用途是什么？
看似大数据是一个很高大上的感觉，和我们普通人的生活相差甚远，但是其实不然！大数据目前已经存在我们生活中的各种角落里了，举个例子，我们现在目前最关心的疫情情况数据，用的就是大数据的技术，可以实时查看确诊人数以及各种疫情数据。
大数据存在的意义是什么？
热心网友
时间：2022-04-09 06:31
除了这些基本组件外，Hadoop还包括Sqoop，它将关系数据移入HDFS; Hive，一种类似SQL的接口，允许用户在HDFS上运行查询; Mahout，机器学习。除了将HDFS用于文件存储之外，Hadoop现在还可以配置使用S3 buckets或Azure blob作为输入。
它可以在Apache发行版开源，也可以用Cloudera(规模和范围最大的Hadoop供应商)，MapR或HortonWorks等厂商提供。
