请描述一下大数据三个平台hadoop，这是支持Hadoop分布式计算的基础，可以让Hadoop系统高效处理大规模数据。如何为大型数据处理构建高性能Hadoop集群在Hadoop中添加多个数据集的方法有很多，Big 数据的Hadoop是做什么的？hadoopHadoop的三个核心组件是HDFS、MapReduce和YARN。
1，rapidminer，是世界上比较先进的采矿解决方案。数据之所以会受到大家的尊重和认可，与其先进的技术有关。它涉及的范围很广，很多专家在采访过程中都说过，它总是被用来简化-第二，Hpcc是一个加速信息高速公路的计划。据悉，该计划共投入100亿美元。之前研发的目的是开发可扩展的软件和系统，希望发展千兆网络技术。因其传输能力强，已应用于大数据的分析。
会说话，都是网上一个帖子就能上手的算法。基本可以半小时掌握一个岗位，练习两个小时。他的视频啰嗦了两个小时，还是说不清楚。你还要再找半个小时的资料，练两个小时，就是这个水平了。说到算法，常用的算法有中文分词，自然语言处理，分类算法(NB，SVM)，推荐算法(基于CB，CF，归一化，Mahout)，聚类算法(层次聚类，Kmeans)，回归算法(LR，决策树)，神经网络，深度学习。
在3、如何为大 数据处理构建高性能Hadoop集群
Hadoop中添加多个数据集合的方法有很多。MapReduce在Map和Reduce之间提供了数据连接。这些连接是非常特殊的连接，并且可能是非常昂贵的操作。猪和蜂巢也有同样的能力申请连接多个数据套。Pig提供复制连接、合并连接和skewedjoin连接，Hive提供map连接和完整外部连接给analyze 数据。
至于分析Hadoop中大量的数据，Anoop指出，一般来说，在big 数据 Hadoop世界中，有些问题可能并不复杂，解决方案也很直接，但挑战是数据quantity。在这种情况下，需要不同的解决方案来解决问题。一些分析任务是从日志文件中统计确定的id的数量，重建特定日期范围内存储的数据，以及对网民进行排名等。所有这些任务都可以通过Hadoop中的各种工具和技术来解决，比如MapReduce、Hive、Pig、Giraph和Mahout。
