數(shù)據(jù) Library和hadoop與分布式文件系統(tǒng)的區(qū)別和連接1。用向外擴展而不是向上擴展來擴展業(yè)務(wù)關(guān)系類型數(shù)據(jù) library是非常昂貴的。他們的設(shè)計更容易擴大規(guī)模。要運行更大的數(shù)據(jù)庫，需要購買更大的機器。其實在市場上經(jīng)?？梢钥吹椒?wù)器廠商把自己昂貴的高端機叫做“數(shù)據(jù)庫級服務(wù)器”。但是，有時候你可能需要加工更大的數(shù)據(jù)臺，卻找不到足夠大的機器。

例如，一臺性能是標準PC四倍的機器的成本要比將同樣的四臺PC放在一個集群中高得多。Hadoop旨在能夠在商業(yè)PC集群上實現(xiàn)可擴展的架構(gòu)。添加更多資源意味著為Hadoop集群添加更多機器。Hadoop集群的標準是十到數(shù)百臺計算機。事實上，如果不是出于開發(fā)目的，沒有理由在單個服務(wù)器上運行Hadoop。2.用鍵/值對替換關(guān)系表數(shù)據(jù) library的一個基本原理是將數(shù)據(jù)按照一定的模式存儲在具有關(guān)系數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的表中。

Da 數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)集合中的內(nèi)容在一定時期內(nèi)無法被常規(guī)軟件工具捕獲、管理和處理。大數(shù)據(jù)技術(shù)是指從各類數(shù)據(jù)中快速獲取有價值信息的能力。在Hadoop中添加多個數(shù)據(jù)集合的方法有很多。MapReduce在Map和Reduce之間提供了數(shù)據(jù)連接。這些連接是非常特殊的連接，并且可能是非常昂貴的操作。豬和蜂巢也有同樣的能力申請連接多個數(shù)據(jù)套。

一個重要的事實是，通過使用各種工具，如MapReduce、Pig和Hive，數(shù)據(jù)可以根據(jù)其內(nèi)置的功能和實際需要來使用它們。至于分析Hadoop中大量的數(shù)據(jù)，Anoop指出，一般來說，在數(shù)據(jù) Hadoop的世界中，有些問題可能并不復(fù)雜，解決方案也很直接，但挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)quantity。在這種情況下，需要不同的解決方案來解決問題。

hadoop是開源的大型數(shù)據(jù)分析軟件，還是編程模式。它以分布式方式處理大數(shù)據(jù)。因為開元，現(xiàn)在很多企業(yè)都在或多或少的使用hadoop的技術(shù)來解決大數(shù)據(jù)的一些問題，就數(shù)據(jù)倉庫而言。但是數(shù)據(jù) bazaar和實時分析表明hadoop也有明顯的不足?，F(xiàn)在比較好的解決方案是設(shè)置hadoop-1/倉庫。

在9、 hadoop如何實現(xiàn)大 數(shù)據(jù)

Hadoop中添加多個數(shù)據(jù)集合的方法有很多。MapReduce在Map和Reduce之間提供了數(shù)據(jù)連接。這些連接是非常特殊的連接，并且可能是非常昂貴的操作。豬和蜂巢也有同樣的能力申請連接多個數(shù)據(jù)套。Pig提供復(fù)制連接、合并連接和skewedjoin連接，Hive提供map連接和完整外部連接給analyze 數(shù)據(jù)。

至于分析Hadoop中大量的數(shù)據(jù)，Anoop指出，一般來說，在數(shù)據(jù) Hadoop的世界中，有些問題可能并不復(fù)雜，解決方案也很直接，但挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)quantity。在這種情況下，需要不同的解決方案來解決問題。一些分析任務(wù)是從日志文件中統(tǒng)計確定的id的數(shù)量，重建特定日期范圍內(nèi)存儲的數(shù)據(jù)以及對網(wǎng)民進行排名等。所有這些任務(wù)都可以通過Hadoop中的各種工具和技術(shù)來解決，比如MapReduce、Hive、Pig、Giraph和Mahout。

Da 數(shù)據(jù)數(shù)量龐大，格式多樣。大量數(shù)據(jù)由家庭、制造工廠和辦公室、互聯(lián)網(wǎng)交易、社交網(wǎng)絡(luò)活動、自動化傳感器、移動設(shè)備和科研儀器中的各種設(shè)備產(chǎn)生。其爆炸式的增長已經(jīng)超過了傳統(tǒng)IT基礎(chǔ)設(shè)施的處理能力，給企業(yè)和社會帶來了嚴峻的數(shù)據(jù)管理問題。因此，有必要開發(fā)一個新的數(shù)據(jù)架構(gòu)，并開發(fā)和使用這些數(shù)據(jù)集合、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析、知識形成和智能行動。

隨著科技的發(fā)展，人們已經(jīng)能夠制造出具有處理功能的極其微小的傳感器，并開始將這些設(shè)備廣泛地布置在社會的各個角落，通過這些設(shè)備來監(jiān)控整個社會的運行。這些設(shè)備會不斷生成新的數(shù)據(jù)，這個數(shù)據(jù)生成方法是自動的，所以在數(shù)據(jù)收集方面，要從網(wǎng)絡(luò)上，包括物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、機構(gòu)信息系統(tǒng)等，給數(shù)據(jù)附上時間和空間的標記，去偽存真，盡可能多的收集不同的來源，甚至是異構(gòu)的數(shù)據(jù)，必要時還可以和歷史。