hadoop的优势？简述hadoop的优势

大家好，今天来为大家分享hadoop的优势的一些知识点，和简述hadoop的优势的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！

spark和hadoop的区别

Spark和Hadoop的区别在于它们处理大数据的方式不同。因为Hadoop最开始只提供了HDFS和MapReduce这两个组件，而且MapReduce的计算模型是批处理模型，需要在Map阶段和Reduce阶段之间读写HDFS，导致计算时间较长。而Spark基于内存计算的思想，使用了新的计算模型：弹性分布式数据集（RDD），这种计算模型通过内存缓存数据，可以直接在内存中进行各种计算、处理操作，大大加快了计算速度。就功能而言，Spark可以支持更多类型的应用程序开发，支持实时流处理、交互式查询和机器学习等领域，而Hadoop在大数据处理上具有很高的稳定性和可扩展性。

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

hadoop和spark的异同

Hadoop和Spark都是大数据处理技术，但它们之间存在一些区别和异同点。

1.数据处理方式：Hadoop采用MapReduce计算模型，而Spark采用基于内存的计算方式。

2.处理速度：相比Hadoop，Spark的处理速度更快，因为它可以将数据加载到内存中并在内存中进行计算，而Hadoop需要将数据从磁盘中加载到内存中进行计算。

3.处理范围：Hadoop适用于大规模数据处理和批量处理，而Spark除了可以进行批量处理，还可以实时处理流数据。

4.编程语言：Hadoop主要采用Java编程语言，而Spark则采用Scala、Java或Python等多种编程语言。

5.生态系统：Hadoop拥有完整的生态系统，包括Hive、Hbase、Pig等组件，而Spark生态系统相对较小，但正在不断壮大。

6.资源利用：Hadoop的资源利用率较低，而Spark可以充分利用资源，包括CPU、内存等。

综上所述，Hadoop和Spark都是处理大数据的技术，但它们之间存在一些不同点，选择哪个技术取决于具体的需求和场景。

大数据Spark技术是否可以替代Hadoop

Spark技术从之前和当前的技术路线上看不是为了替代Hadoop，更多的是作为Hadoop生态圈(广义的Hadoop)中的重要一员来存在和发展的。

首先我们知道Hadoop（狭义的Hadoop）有几个重点技术HDFS、MR(MapReduce),YARN。

这几个技术分别对应分布式文件系统（负责存储），分布式计算框架（负责计算），分布式资源调度框架（负责资源调度）。

我们再来看Spark的技术体系，主要分为以下：

-SparkCore:提供核心框架和通用API接口等，如RDD等基础数据结构；

-SparkSQL:提供结构化数据处理的能力，分布式的类SQL查询引擎；

-Streaming:提供流式数据处理能力；

-MLLib:提供分布式机器学习常用的算法包；

-GraphX:提供图计算能力

从上面Spark的生态系统看，Spark主要是提供各种数据计算能力的（官方称之为全栈计算框架），本身并不过多涉足存储层和调度层(尽管它自身提供了一个调度器），它的设计是兼容流行的存储层和调度层。也就是说，Spark的存储层不仅可以对接HadoopHDFS,也可以对接AmazonS2;调度层不仅可以对接HadoopYARN也可以对接(ApacheMesos)。

因此，我们可以说Spark更多的是补充HadoopMR单一批处理计算能力,而不是完全替代Hadoop的。

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Hadoop基础是属于哪个专业需要学习的

Hadoop技术作为大数据的核心技术之一，其开源性深受人们的追捧，纷纷想学习Hadoop技术，小编也是看到了大数据良好的就业前景，受到了高薪资诱惑，要了一份Hadoop的视频教程，目前在学习中。

在Hadoop的视频教程中，老师讲解的通俗易懂，很多复杂的技术点都被化解了，而且视频都很简短，学起来不会出现学习的疲劳感，学习效率也是很高的。里面有很多专业内容讲的也是很详细，很值得每一位学生学习，可以分享给大家。

在学习之前，你还需要了解一下Hadoop的一些基本技术知识。

Hadoop作为新一代的架构和技术，因为有利于并行分布处理“大数据”而备受重视。

ApacheHadoop是一个用java语言实验的软件框架。在由大量技术即促成的集群中运行海量数据的分布式计算，他可以让应用程序支持上千个节点和PB级别的数据。Hadoop是项目的总称，主要是由分布式存储（HDFS）、分布式计算（MapReduce）等组成。

Hadoop的框架核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。HDFS是一个分布式文件系统，具有低成本、高可靠性性、高吞吐量的特点。MapReduce是一个变成模型和软件框架。

Hadoop是一个开源的大数据分析软件，或者说编程模式。它是通过分布式的方式处理大数据的，因为开源的原因现在很多的企业或多或少的在运用hadoop的技术来解决一些大数据的问题，在数据仓库方面hadoop是非常强大的。

优点：

可扩展：不论是存储的可扩展还是计算的可扩展都是Hadoop的设计根本。

经济：框架可以运行在任何普通的PC上。

可靠：分布式文件系统的备份恢复记住以及MapReduce的任务监控保证了分布式处理的可靠性。

高效：分布式文件系统的高效数据交互实现以及MapReduce结合LocalData处理的模式，为高效处理海量信息做了基础准备。

hadoop1.0的优缺点

Hadoop1.0的优缺点:(一)优点:

高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖;

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。

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。

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。

关于hadoop的优势的内容到此结束，希望对大家有所帮助。