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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。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(HadoopDistributedFileSystem),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(highthroughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(largedataset)的应用程序。Hadoop有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性、低成本五个特点。
hadoop是什么意思
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。
| 拓展阅读
Hadoop大数据处理的意义:
Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构,将大数据处理引擎尽可能的靠近存储,对例如像ETL这样的批处理操作相对合适,因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎,并将碎片任务(Map)发送到多个节点上,之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。
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