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大数据Hadoop技术的优缺点

发布时间:2021-06-22 13:57:08 来源:亿速云 阅读:256 作者:chen 栏目:大数据

这篇文章主要介绍“大数据Hadoop技术的优缺点”,在日常操作中,相信很多人在大数据Hadoop技术的优缺点问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”大数据Hadoop技术的优缺点”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!

  大数据入门之Hadoop技术优缺点

  (1)Hadoop具有按位存储和处理数据能力的高可靠性。

  (2)Hadoop通过可用的计算机集群分配数据,完成存储和计算任务,这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中,具有高扩展性。

  (3)Hadoop能够在节点之间进行动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,处理速度非常快,具有高效性。

  (4)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,具有高容错性。

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  (1)Hadoop不适用于低延迟数据访问。

  (2)Hadoop不能高效存储大量小文件。

  (3)Hadoop不支持多用户写入并任意修改文件。

  Hadoop的核心组件

  Hadoop自诞生以来,主要出现了Hadoop1、Hadoop2、Hadoop3三个系列多个版本。

  HDFS和MapReduce是Hadoop1的核心组件,Hadoop生态圈里的很多组件都是基于HDFS和MapReduce发展出来的。在继Hadoop1之后出现了Hadoop2,Hadoop2在Hadoop1的基础上做了改进。相比Hadoop1,Hadoop2的三大核心组件分别是HDFS、MapReduce、Yarn。目前市面上绝大部分企业使用的是Hadoop2,本书使用的是Hadoop2.7.3这一版本。

  Hadoop2的一个公共模块和三大核心组件组成了四个模块,简介如下。

  (1)HadoopCommon:为其他Hadoop模块提供基础设施。

  (2)HDFS:具有高可靠性、高吞吐量的分布式文件系统。

  (3)MapReduce:基于Yarn系统,分布式离线并行计算框架。

  (4)Yarn:负责作业调度与集群资源管理的框架。

到此,关于“大数据Hadoop技术的优缺点”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注亿速云网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!

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