hadoop是什么意思 hadoop

hadoop是做什么的hadoop是做分布式系统基础架构。
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，一个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；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。
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。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），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（high throughput）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。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce 。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。
Hadoop主要有以下优点：
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。
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。
Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++ 。
hadoop和spark的区别spark和hadoop的区别：诞生的先后顺序、计算不同、平台不同。
诞生的先后顺序，hadoop属于第一代开源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop 。
计算不同spark和hadoop在分布式计算的底层思路上，其实是极为相似的，即mapreduce分布式运算模型：将运算分成两个阶段，阶段1-map，负责从上游拉取数据后各自运算，然后将运算结果shuffle给下游的reduce，reduce再各自对通过shuffle读取来的数据进行聚合运算spark和hadoop在分布式计算的具体实现上，又有区别；hadoop中的mapreduce运算框架，一个运算job，进行一次map-reduce的过程；而spark的一个job中，可以将多个map-reduce过程级联进行。
平台不同spark和hadoop区别是，spark是一个运算平台，而hadoop是一个复合平台（包含运算引擎，还包含分布式文件存储系统，还包含分布式运算的资源调度系统），所以，spark跟hadoop来比较的话，主要是比运算这一块大数据技术发展到目前这个阶段，hadoop主要是它的运算部分日渐式微，而spark目前如日中天，相关技术需求量大，offer好拿。
hadoop的特点hadoop的特点是高容错性、高吞吐量。
【hadoop是什么意思 hadoop】hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。它可以使用户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的框架最核心的设计就是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。
Hadoop由ApacheSoftwareFoundation公司于2005年秋天作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入。它受到最先由GoogleLab开发的Map/Reduce和GoogleFileSystem(GFS)的启发。
Hadoop是最受欢迎的在Internet上对搜索关键字进行内容分类的工具，但它也可以解决许多要求极大伸缩性的问题。

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