hadoop框架？

一、hadoop框架？

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。

用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。

二、hadoop特性？

hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，并且是一种可靠，高效，可伸缩的方式进行处理的，它有一下几方面特性：

1.高可靠性：采用冗余数据存贮方式，即使一个副本发生故障，其他副本也可以保证对外工作的正常进行。

2.高效性：作为并行分布式计算平台，hadoop采用分布式存贮和分布式处理两大核心技术，能够高效的处理PB级别的数据

3.高可扩展性：hadoop的设计目标是可以高效稳定的运行在廉价的计算机集群上，可以扩展到数以千计的计算机节点上。

4.高容错性：采用冗余数据存贮方式，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。

5.成本低：hadoop采用廉价的计算机集群，普通的用户也可以pc机搭建环境

6.运行在linux平台上，hadoop是基于java语言开发的，可以较好的运行在linux的平台上

7.支持多种编程语言，如：C++等/

三、hadoop之父？

Hadoop之父Doug Cutting

Doug Cutting 看到他儿子在牙牙学语时，抱着黄色小象，亲昵的叫 hadoop，他灵光一闪，就把这技术命名为 Hadoop，而且还用了黄色小象作为标示 Logo，不过，事实上的小象瘦瘦长长，不像 Logo 上呈现的那么圆胖。“我儿子现在 17 岁了，所以就把小象给我了，有活动时就带着小象出席，没活动时，小象就丢在家里放袜子的抽屉里。

四、hadoop功能介绍？

Hadoop是大数据处理框架，工具

hdfs和mapReduce是Hadoop的两个原始核心功能，前者是负责储存的系统，类似把试卷放在几个柜子里，后者负责并行计算，类似把100份试卷分给5个人批改。

Hadoop后来逐渐加了其他工具

hive提供数据汇总查询功能，给了一个窗口处理数据，对数据进行加减乘除。

hbase是一个可扩展的、非关系型数据库，不是传统的excel表那种的数据格式

spark是比mapReduce更快的计算框架

Hadoop和mysql的关系是“Friends with benefits”

Hadoop的并行处理系统加上mysql的快速处理大量数据能力，就能得到一个能够使用关系型数据并以巨大速度进行计算的数据库。

五、hadoop 存储原理？

hadoop原理：

其最底部是 Hadoop Distributed File System（HDFS），它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS的上一层是MapReduce引擎，该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers组成。通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。

六、什么是hadoop？

Hadoop是Apache基金会开发的分布式系统基础架构

Hadoop主要被用来解决海量数据的存储和海量数据的分析计算

广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念----Hadoop生态圈

七、hadoop重要组成？

Hadoop的组成主要分为三个部分，分别为最著名的分布式文件系统（HDFS）、MapReduce框架、储存系统（HBase）等组件。

HDFS：数据切割、制作副本、分散储存

HDFS会把一个文档切割成好几个小区块、制作副本，然后在Hadoop的服务器群集中跨多台计算机储存副本，文档副本通常预设为3份，该设定可以自行更改。除此之外，HDFS的理念是其认为移动运算到数据端通常比移动数据到运算端来得成本低，这是由于数据的位置信息会被考虑在内，因此运算作业可以移至数据所在位置。

MapReduce:拆解任务、分散处理、汇整结果

八、hadoop的特性？

hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，并且是一种可靠，高效，可伸缩的方式进行处理的，它有以下几方面特性：

1.高可靠性：采用冗余数据存贮方式，即使一个副本发生故障，其他副本也可以保证对外工作的正常进行。

2.高效性：作为并行分布式计算平台，hadoop采用分布式存贮和分布式处理两大核心技术，能够高效的处理PB级别的数据

3.高可扩展性：hadoop的设计目标是可以高效稳定的运行在廉价的计算机集群上，可以扩展到数以千计的计算机节点上。

4.高容错性：采用冗余数据存贮方式，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。

5.成本低：hadoop采用廉价的计算机集群，普通的用户也可以pc机搭建环境

6.运行在linux平台上，hadoop是基于java语言开发的，可以较好的运行在linux的平台上

7.支持多种编程语言，如：C++等/

九、Hadoop是什么？

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。

十、hadoop常用版本？

Hadoop各主流版本的介绍

Apache Hadoop2.0版本,有以下模块: Hadoop通用模块,支持其他Hadoop模块的通用工具集; Hadoop分布式文件系统(HDFS),支持对应用数据高吞吐量访问的分布式文件系统; Hadoop YARN,用于作业调度和集群资源管理的框架; Hadoop MapReduce,基于YARN的大数据并行处理系统。 Hadoop目前除了社区版,还有众多厂商的发行版本。

Cloudera:最成型的发行版本,拥有最多的部署案例;提供强大的部署、管理和监控工具。开发并贡献了可实时处理大数据的Impala项目。

Hortonworks:100%开源的Apache Hadoop唯一提供商。Hortonworks是第一家使用了Apache HCatalog的元数据服务特性的提供商。而且,他们的Stinger极大地优化了Hive项目。Hortonworks为人们提供了一个非常好的、易于使用的沙盒。Hortonworks开发了很多增强特性并提交至核心主干,这使得Apache Hadoop能够在包括Windows Servers和Windows Azure在内的Microsoft Windows平台上本地运行。

MapR:与竞争者相比,它使用了一些不同的概念,特别是为了获取更好的性能和