hadoopYes分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施。Hadoop是Apache基金會開發(fā)的一個分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施，是一個可以處理大量數(shù)據(jù)的軟件框架分布式。Hadoop以可靠、高效、可擴展的方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理；用戶可以在不了解分布式底層細節(jié)的情況下開發(fā)分布式程序。用戶可以在Hadoop上輕松開發(fā)和運行處理海量數(shù)據(jù)的應(yīng)用。

HDFS具有高容錯性的特點，設(shè)計用于部署在低成本的硬件上。此外，它還提供了訪問應(yīng)用數(shù)據(jù)的高吞吐量，適用于數(shù)據(jù)集較大的應(yīng)用。HDFS放寬)POSIX的要求，并且可以流式訪問文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)庫和hadoop和分布式文件系統(tǒng)的區(qū)別和聯(lián)系。1.用向外擴展而不是向上擴展來擴展商用關(guān)系數(shù)據(jù)庫是非常昂貴的。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，你需要購買更大的機器。事實上，在市場上經(jīng)?？梢钥吹椒?wù)器廠商將其價格昂貴的高端電腦稱為“數(shù)據(jù)庫級服務(wù)器”。但有時你可能需要處理更大的數(shù)據(jù)集，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/值對代替關(guān)系數(shù)據(jù)庫的一個基本原理是將數(shù)據(jù)以一定的模式存儲在具有關(guān)系數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的表中。

1。Hadoop是一個可以分布式處理大量數(shù)據(jù)的軟件框架。但是Hadoop是以一種可靠、高效和可擴展的方式處理的。Hadoop之所以可靠，是因為它假設(shè)計算元素和存儲會出現(xiàn)故障，所以它維護工作數(shù)據(jù)的多個副本，以確?？梢詾槌霈F(xiàn)故障的節(jié)點重新分配處理。Hadoop是高效的，因為它以并行方式工作，從而加快了處理速度。

另外，Hadoop依賴于社區(qū)服務(wù)器，所以成本相對較低，任何人都可以使用。Hadoop是一個用戶可以輕松構(gòu)建和使用的計算平臺。用戶可以在Hadoop上輕松開發(fā)和運行處理海量數(shù)據(jù)的應(yīng)用。它具有以下優(yōu)點:1 .可靠性高。Hadoop一點一點存儲和處理數(shù)據(jù)的能力是值得信賴的。2.高可擴展性。Hadoop在可用的計算機集群之間分發(fā)數(shù)據(jù)和完成計算任務(wù)，可以很容易地擴展到數(shù)千個節(jié)點。

使用大量計算機同時操作，加快大量數(shù)據(jù)的處理速度。根據(jù)Hadoop官方查詢，1。hadoop3.0的定義是一個開源的大數(shù)據(jù)框架，可以運行在大規(guī)模集群上存儲和計算分布式。2.大數(shù)據(jù)Hadoop的原理是基于Hadoop的a 分布式并行程序，可以高效處理海量數(shù)據(jù)，運行在由數(shù)百個節(jié)點組成的大規(guī)模計算機集群上。

Hadoop是一個適合大數(shù)據(jù)的存儲和處理平臺。分布式它是一個開源框架。1.搜索引擎(Hadoop的初衷是為大規(guī)模網(wǎng)頁快速建立索引)。2、大數(shù)據(jù)存儲，利用Hadoop的分布式存儲能力，如數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)倉庫等。3、大型數(shù)據(jù)處理，利用Hadoop的分布式的處理能力，如數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析等。4.Hadoop是分布式的開源框架，對分布式計算有很大的參考價值。

1，解題水平不同。首先，Hadoop和ApacheSpark都是大數(shù)據(jù)框架，只是各自的目的不同。Hadoop本質(zhì)上是一個分布式數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施:它將龐大的數(shù)據(jù)集分布到由普通計算機組成的集群中的多個節(jié)點上進行存儲，這意味著你不需要購買和維護昂貴的服務(wù)器硬件。同時Hadoop會對這些數(shù)據(jù)進行索引和跟蹤，使得large 數(shù)據(jù)處理和large /的分析效率前所未有。

2.兩者可以結(jié)合，也可以分離。Hadoop不僅提供了HDFS 分布式的數(shù)據(jù)存儲功能，還提供了數(shù)據(jù)處理的名為MapReduce的功能，所以這里我們可以完全拋棄Spark，使用Hadoop自帶的MapReduce來完成數(shù)據(jù)處理。相反，Spark不必依附于Hadoop才能生存，但如上所述，它畢竟不提供文件管理系統(tǒng)，必須與其他分布式文件系統(tǒng)集成才能運行。