好程序员大数据入门学习之Hadoop技术优缺点

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  好程序员大数据入门学习之Hadoop技术优缺点

  Hadoop的缺点

  (1)Hadoop不适用于低延迟数据访问。

  (2)Hadoop可不可不能不能 了高效存储几瓶小文件。

  (3)Hadoop不支持多用户写入并任意修改文件。

  (1)Hadoop具有按位存储和正确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,那此集群可不可不能不能 方便地扩展到数以千计的节点中,具有高扩展性。

  (3)Hadoop不需要 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,正确处理波特率非常快,具有高效性。

  (4)Hadoop不需要 自动保存数据的多个副本,因此不需要 自动将失败的任务重新分配,具有高容错性。

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  Hadoop2的有另另一个多公共模块和三大核心组件组成了另一个模块,简介如下。

  (1)HadoopCommon:为一些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的核心组件

  Hadoop自诞生以来,主要突然总出 了Hadoop1、Hadoop2、Hadoop3有另另一个多系列多个版本。

  HDFS和MapReduce是Hadoop1的核心组件,Hadoop生态圈里的全都组件不需要 基于HDFS和MapReduce发展出来的。在继Hadoop1不会 突然总出 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。目前市面上绝大偏离 企业使用的是Hadoop2,本书使用的是Hadoop2.7.3你是什么 版本。