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你在学习大数据吗，你选择的是石家庄大数据培训班吗，怎么样学习大数据培训呢，来看看大数据培训课程：Hadoop技术的优缺点，让你学习大数据无忧愁！

今天，我们正被数据包围。全球43亿部电话、20亿位互联网用户每秒都在不断地产生大量数据，人们发送短信给朋友、上传视频、用手机拍照、更新社交网站的信息、转发微博、点击广告等，使得机器产生和保留了越来越多的数据。数据的指数级增长对处于市场领导地位的互联网公司，如Facebook、谷歌、雅虎、亚马逊、腾讯等提出了挑战。它们需要对TB级别和PB级别的数据进行分析处理，以发现哪些网站更受欢迎，哪些商品更具有吸引力，哪些广告更吸引用户。传统的工具对于处理如此规模的数据集越来越无能为力。

现在，Hadoop应运而生，庞大的信息流有了新的处理平台。今天”石家庄达内老师”给大家分享的”大数据培训课程”是：Hadoop技术的优缺点。

1、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。

2、Hadoop的缺点

(1)Hadoop不适用于低延迟数据访问。

(2)Hadoop不能高效存储大量小文件。

(3)Hadoop不支持多用户写入并任意修改文件。

Hadoop的核心组件

3、Hadoop版本简介：

Hadoop自诞生以来，主要出现了Hadoop1、Hadoop2、Hadoop3三个系列多个版本。

HDFS和MapReduce是Hadoop1的核心组件，Hadoop生态圈里的很多组件都是基于HDFS和MapReduce发展出来的。在继Hadoop1之后出现了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。目前市面上绝大部分企业使用的是Hadoop2。

Hadoop2的一个公共模块和三大核心组件组成了四个模块，简介如下：

(1)Hadoop Common：为其他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技术俨然成为大数据的关键点，也是大数据开发课程的重中之重。

学习大数据开发，可以参考石家庄达内提供的”大数据学习路线”，提供完整的大数据开发知识体系，内容包含Linux&&Hadoop生态体系、大数据计算框架体系、云计算体系、机器学习&&深度学习。根据石家庄达内提供的大数据学习路线图可以让你对学习大数据需要掌握的知识有个清晰的了解，并快速入门大数据开发。

文章出自：http://qh.itpxw.cn/qgtk/201842904.html

文章标题：大数据培训课程：Hadoop技术的优缺点

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