Hadoop FAQ(1)Hadoop是否适合电子政务？为什么？电子政务是利用互联网技术实现政府组织结构和工作流程的重组和优化，构建精简、高效、廉洁、公正的政府运行信息服务平台。因此，电子政务必然会产生大量相关的数据和相应的计算需求，而当这两个需求所涉及的数据和计算达到一定规模时，传统的系统架构将无法满足，因此需要使用海量的数据处理平台，比如Hadoop技术，所以我们可以使用Hadoop技术来构建电子政务云平台。
5、做大 数据分析系统Hadoop需要用哪些软件hark、HadoopYARN、ClouderaImpala、Spark、Storm、ApacheMesos、Phoenix、ApacheAccumulo、ApacheDrill、ApacheAmbari、ApacheHama、ApacheTez、ApacheGiraph .1.ApacheMesos代码托管地址:ApacheSVNMesos提供跨分布式应用和框架的高效资源隔离和共享，支持Hadoop、MPI、Hypertable、Spark等。
6、大 数据技术能处理实时 数据吗?Da 数据就是从海量的数据中提取有价值的信息，大家都知道。现在主要靠一个FineBI软件分析Da 数据，值得一生收藏。比如Hadoop技术，能力弱到-2实时处理。不过也有很多实时大数据系统。比如国内永红科技的实时大号数据BI。具体来说，底层技术。简单来说，按照永红科技的技术，有四个方面，实际上代表了一些常见的large 数据底层技术:ZSuite具有高性能large 数据分析能力，她完全放弃ScaleUp，完全支持ScaleOut。
7、Hadoop环境中管理大 数据8大存储技巧?如今，随着IT和互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业越来越吃香，导致国内大数据人才极度短缺。以下IT培训介绍Hadoop环境下大型数据存储的管理技巧。1.分布式存储传统的集中式存储已经存在了一段时间。但是Da 数据并不真正适合集中式存储架构。Hadoop旨在让计算更接近数据 node，同时也采用了HDFS文件系统的大规模水平扩展功能。
但也造成了自身性能和规模的瓶颈。现在如果通过集中式的SAN处理器处理所有数据，与Hadoop的分布式、并行特性相悖。您可以为不同的数据节点管理多个SAN，也可以将所有数据节点集中在一个SAN中。但是Hadoop是一个分布式应用，所以它应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了和Hadoop本身一样的灵活性，但是也需要拥抱一个软件定义的存储方案，并在商业服务器上运行，这自然比瓶颈Hadoop更高效。
8、Hadoop如何处理?如何增强Hadoop安全?Hadoop是Apache开源软件基金会开发的分布式系统基础设施，运行在大规模的普通服务器上，用于大规模数据的存储、计算和分析。通过使用Hadoop平台，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。2007年，雅虎发布了第一个ApacheHadoop版本0 . 14 . 1；2008年，雅虎用Hadoop进行全网搜索；2009年，雅虎开放了所有内部版本，于是IBM也加入了Hadoop的开发阵营；2010年，脸书宣布全球最大的Hadoop集群正式运行；ApacheHadoop1.0版本发布于2011年；ApacheHadoop2.0版本发布于2012年。
9、Hadoop软件处理框架1。Hadoop是一个可以分发大量数据的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效和可扩展的方式处理的。Hadoop之所以可靠，是因为它假设计算元素和存储会失效，所以它维护了数据的多个副本，以确保可以为失效的节点重新分配处理。Hadoop是高效的，因为它以并行方式工作，从而加快了处理速度。
另外，Hadoop依赖于社区服务器，所以成本相对较低，任何人都可以使用。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。它具有以下优点: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。
10、如何利用Mahout和Hadoop处理大规模 数据使用Mahout和Hadoop处理机器学习算法中的大规模数据 scale问题有什么实际意义？让我们考虑一下您可能需要部署Mahout来解决的几个问题的大小。粗略估计，三年前Picasa有5亿张照片。这意味着每天需要处理数百万张新照片。一张照片本身的分析问题不大，哪怕重复几百万次。但在学习阶段，可能需要同时从数十亿张照片中获取信息，这种规模的计算是单台计算机无法实现的。
虽然它的绝对字数看起来很少，但想象一下，为了及时提供这些文章，它们和其他最近的文章必须在几分钟内聚集在一起。网飞为NetflixPrize发布的score 数据 subset包含1亿个分数，因为这只是数据为比赛发布的，所以推测网飞需要加工形成推荐成绩的数据的总量要比这个大很多倍。机器学习技术必须部署在这样的应用场景中，通常情况下数据的输入量非常巨大，即使计算机非常强大，也无法在计算机上完全处理。
