而Hadoop就是为了解决这个问题而诞生的。其底层的分布式文件系统具有很强的可扩展性，通过数据冗余保证不会丢失和提交计算效率，可以多种格式存储数据同时，它还支持多种计算框架，既可用于离线计算，也可用于在线实时计算。其成本可以控制在较低水平。主要来自硬件成本:Hadoop构建在廉价的硬件服务器上，不需要非常昂贵的硬件支持；软件成本:开源产品，免费，基于开源协议，可自由修改，可控性更大；开发成本相对较低，属于二次开发。
4、若要玩转大 数据,在什么应用场景使用 Hadoop,PostgreSQL但是因为“Da 数据”和“-0/”这两个流行词，很多人即使实际上并不需要Hadoop，也愿意穿“紧身衣”。第一，如果我的数据有几百兆，Excel可能无法加载它的“非常大数据”用于Excel软件，但其实还有其他优秀的工具可以使用我喜欢的熊猫。Pandas基于Numpy库构建，可以有效地将数百兆的数据以矢量格式加载到内存中。
Matlab和R也是很优秀的工具。对于数百兆的数据，典型的做法是编写一个简单的Python脚本来逐行读取文件，对其进行处理并写入另一个文件。我的数据是10GB怎么办？新买了一台笔记本，内存16GB，and 256GB。如果要将一个10GB的CSV文件加载到Pandas中，实际上占用的内存非常少，结果保存为一个数字字符串，比如" "作为一个4字节的整数或者" "。8字节双精度浮点数形式的字符串。
5、什么是大 数据分析 Hadoop?Da 数据Analyze相关基础解决方案，它主要包括Hadoop简介、Da 数据分析概述、Da 数据基于MapReduce的处理、Python Hadoop科学计算和Da数据分析。Apache park批量分析、Apache park实时数据分析、Apache flick批量分析、Apache flick流处理、大型数据可视化技术、云计算入门、使用Amazon Web services等。
接下来，我们将讨论什么是Hadoop以及如何解决与Hadoop相关的问题。我们还将研究CERN案例研究，以突出使用Hadoop的好处。在之前的博客“Da 数据教程”中，我们已经详细讨论了Da 数据和Da 数据的挑战。在这个博客中，我们将讨论:1。传统方法的问题；2.Hadoop 3的演变；4.Hadoop即用型解决方案；5.什么时候用Hadoop？
6、大 数据Spark技术真的能够替代 Hadoop吗?我觉得很有可能。无可替代，只能作为他的补充说。我觉得有一定的可能性。不会，Spark虽然改进了很多MapReduce算法，但其实是对Hadoop的补充。不会，Hadoop生态很强。Hadoop作为分布式系统架构，适用于低成本、大规模数据分析环境，可以接受数据的海量存储和操作，虽然Spark改进了很多地图。
at scale 2015年的调查报告中，“在接下来的三个月里，超过76%的人使用Hadoop做了更多的工作。”这些受访者中约有一半声称他们通过在工作中使用Hadoop获得了一些价值。Hadoop作为一个十几年的老品牌，其产品采用速度并没有放缓，Spark也没有真正取代Hadoop。空话，我们从以下几个方面来分析一下Spark在未来几年内是否真的能取代Hadoop。
7、大 数据为什么要用hadooplarge数据(bigdata)是指在可承受的时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。有人把数据比作一个有能量的煤矿，煤炭按性质分为焦煤、无烟煤、肥煤和瘦煤，而露天煤矿和深山煤矿的采掘成本是不同的。同样，Da 数据不是“Da”而是“有用”，价值含量和挖掘成本比数量更重要。对于很多行业来说，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。
