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大家好，今天小編關(guān)注到一個(gè)比較有意思的話題，就是關(guān)于hadoop云存儲(chǔ)能實(shí)現(xiàn)什么功能？基于Hadoop平臺(tái)的云的問題，于是小編就整理了4個(gè)相關(guān)介紹為您解答，讓我們一起看看吧。
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hadoop平臺(tái)能做什么？
Hadoop是一個(gè)適合大數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)和處理平臺(tái)。這是一個(gè)開源框架
1.搜索引擎（Hadoop的初衷是快速索引大型網(wǎng)頁）。
2. 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，利用Hadoop的分布式存儲(chǔ)能力，如數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)倉庫等。
3. 大數(shù)據(jù)處理，利用Hadoop的分布式處理能力，如數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析等。
hadoop功能介紹？
Hadoop是大數(shù)據(jù)處理框架，工具
hdfs和mapReduce是Hadoop的兩個(gè)原始核心功能，前者是負(fù)責(zé)儲(chǔ)存的系統(tǒng)，類似把試卷放在幾個(gè)柜子里，后者負(fù)責(zé)并行計(jì)算，類似把100份試卷分給5個(gè)人批改。
Hadoop后來逐漸加了其他工具
hive提供數(shù)據(jù)匯總查詢功能，給了一個(gè)窗口處理數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加減乘除。
hbase是一個(gè)可擴(kuò)展的、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，不是傳統(tǒng)的excel表那種的數(shù)據(jù)格式
spark是比mapReduce更快的計(jì)算框架
Hadoop和mysql的關(guān)系是“Friends with benefits”
Hadoop的并行處理系統(tǒng)加上mysql的快速處理大量數(shù)據(jù)能力，就能得到一個(gè)能夠使用關(guān)系型數(shù)據(jù)并以巨大速度進(jìn)行計(jì)算的數(shù)據(jù)庫。
在大數(shù)據(jù)平臺(tái)hadoop可以做哪些應(yīng)用？
Hadoop是適合于大數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)和處理平臺(tái)，是一種開源的框架
1、搜索引擎（Hadoop的初衷，為了針對(duì)大規(guī)模的網(wǎng)頁快速建立索引）。
2、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，利用Hadoop的分布式存儲(chǔ)能力，例如數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)倉庫等。
3、大數(shù)據(jù)處理，利用Hadoop的分布式處理能力，例如數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析等。
4、Hadoop是一種分布式的開源框架，對(duì)于分布式計(jì)算有很大程度地參考價(jià)值。 應(yīng)用：例如 日志處理 用戶細(xì)分特征建模 個(gè)性化設(shè)計(jì)
Hadoop生態(tài)系統(tǒng)及各模塊的功能？
HDFS 是 Hadoop 生態(tài)圈中提供分布式存儲(chǔ)支持的系統(tǒng)，上層的很多計(jì)算框架(Hbase、Spark 等)都依賴于 HDFS 存儲(chǔ)。
2. MapReduce(分布式計(jì)算模型)離線計(jì)算
何為離線計(jì)算，其實(shí)就是非實(shí)時(shí)計(jì)算。
3. Yarn(分布式資源管理器)
Yarn 的出現(xiàn)主要就是為了解決原始 Hadoop 擴(kuò)展性較差、不支持多種計(jì)算模型的問題。
4. Spark(內(nèi)存計(jì)算)
Spark 提供了內(nèi)存中的分布式計(jì)算能力，相比傳統(tǒng)的 MapReduce 大數(shù)據(jù)分析效率更高、運(yùn)行速度更快。
5. HBase(分布式列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫)
Hbase繼承了列存儲(chǔ)的特性，它非常適合需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)讀、寫操作。 其次，Hbase構(gòu)建在HDFS之上，其內(nèi)部管理的文件全部存儲(chǔ)在HDFS中。這使它具有高度容錯(cuò)性和可擴(kuò)展性，并支持Hadoop mapreduce程序設(shè)計(jì)模型。
6. Hive(數(shù)據(jù)倉庫)
到此，以上就是小編對(duì)于hadoop 云存儲(chǔ)的問題就介紹到這了，希望這4點(diǎn)解答對(duì)大家有用。
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