Da 数据近年来越来越受欢迎。当人们提到Da 数据，就会遇到很多相关的概念问题，比如云计算、Hadoop等。那么，什么是Big 数据，什么是Hadoop，Big 数据和Hadoop有什么关系呢？Da 数据的概念早在1980年由著名未来学家阿尔文·托夫勒提出。2009年，美国互联网数据 Center确认了伟大数据时代的来临。随着Google MapReduce和Google(GFS)的发布，large 数据不再只是用来描述大量的数据，还涵盖了数据的处理速度。
5、Hadoop有哪些优缺点?1。HDFS的缺点:1 .无法实现低时延:由于hadoop是针对高数据吞吐量优化的，所以牺牲了获取数据的时延，所以对于低时延-2，HBase是更好的选择。2.不适合存储大量小文件:由于namenode将文件系统的meta 数据存储在内存中，因此文件系统中可以存储的文件总数受到namenode内存容量的限制。根据经验，每个文件、目录和数据 block的存储信息约占150字节。
4.对于上传到HDFS的文件，不支持文件修改。HDFS适合写一次，读多次。5.HDFS不支持多个用户同时写入，也就是说，只有一个用户可以同时写入。HDFS的优势:1 .可靠性高。Hadoop对数据的逐位存储和处理能力是值得信赖的。2.高可扩展性。Hadoop将数据分布在可用的计算机集群中，可以轻松扩展到数千个节点。
6、 hadoop是做什么的?由Apache基金会开发的分布式系统基础结构。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，充分利用集群的力量进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统，其中之一就是HDFS。HDFS具有高容错性的特点，设计用于部署在低成本的硬件上。而且提供了高吞吐量访问应用的数据，适用于那些数据 dataset比较大的应用。
7、大 数据 hadoop要不要raid5Da-2hadoop要不要raid5字数统计？它是最能体现MapReduce思想的最简单的程序之一，堪称MapReduce版本的“HelloWorld”。这个程序的完整代码可以在Hadoop安装包的“src/examples”目录下找到。Da 数据探索:要不要考研？你考研的原因是什么？也许你会自己寻找答案.........................................................................................................................................................................
8、为什么说hive是 hadoop 数据 仓库,从方面理解hive是一个基于Hadoop的数据 仓库工具，可以将结构化的数据文件映射到数据 library表中，并提供简单的sql查询功能来转换sql语句。它的优点是学习成本低，不需要开发专门的MapReduce应用程序，通过类SQL语句就可以快速实现简单的MapReduce统计，非常适合-2仓库的统计分析。它提供了一系列可以用于数据 ETL的工具，ETL是一种可以存储、查询和分析大规模数据存储在Hadoop中的机制。
(2).hive是一个基于hadoop的数据 仓库工具，可以将结构化的数据文件映射到表中，并提供类似SQL的查询功能。(3).hive建立在hadoop数据仓库:使用HQL语句作为查询接口进行存储，使用HDFS进行计算。(4)的本质。Hive是将HQL转换成MapReduce的程序。(5)良好的灵活性和扩展性:支持UDF，自定义存储格式。
9、 hadoop是怎么存储大 数据的Hadoop本身就是一个分布式框架。如果是在hadoop的框架下，需要配合hbase、hive等工具计算数据的大小。再深入一点，还要了解HDFS、贴图/还原、任务机制等等。如果要分析，还要考虑其他的分析和呈现工具。大数据只有分析才有价值。用于分析big 数据的工具主要有开源和商业生态系统。开源数据生态圈:1。HadoopHDFS MapReduce，
2.Hypertable是一个替代方案。它存在于Hadoop生态系统之外，但曾经有过一些用户。3.NoSQL，membase，MongoDb商业大学数据生态圈:1。一体机数据库/仓库:IBM Puredata(nete zza)。2 、/ -2/仓库:teradatasterdata，EMCGreenPlum，
10、 hadoop原理hadoop原理:最底层是HadoopDistributed(HDFS)，在Hadoop集群中的所有存储节点上存储文件。HDFS的上层是MapReduce引擎，由JobTrackers和TaskTrackers组成。通过介绍Hadoop分布式计算平台的核心——分布式文件系统HDFS和MapReduce的处理过程，以及数据仓库tool Hive和distributed数据library h base，基本涵盖了Hadoop分布式计算平台的所有技术核心。
该项目的创始人DougCutting解释了Hadoop的名字:“这个名字是我的孩子为一个棕色的大象玩具命名的。我的命名标准很短，容易发音和拼写，没有太多意义，其他地方也不会用，儿童是这方面的专家。Hadoop是一个分布式计算平台，用户可以轻松构建和使用，用户可以在Hadoop上轻松开发和运行处理大量数据的应用。
