好程序员大数据培训教程分享之Hadoop优缺点

好程序员大数据培训教程分享之Hadoop优缺点，大数据成为时代主流，开启时代的大门，全球43亿部电话、20亿位互联网用户每秒都在不断地产生大量数据，人们发送短信给朋友、上传视频、用手机拍照、更新社交网站的信息、转发微博、点击广告等，使得机器产生和保留了越来越多的数据。我们被数据所包围，我们源源不断地制造新的数据。数据指数级地增长，对于各大互联网公司提出了新得挑战！

我们需要对TB级别和PB级别的数据进行分析处理，以发现哪些网站更受欢迎，哪些商品更具有吸引力，哪些广告更吸引用户。传统的工具对于处理如此规模的数据集越来越无能为力。而Hadoop的出现将弥补这一技术空白。

我们说Hadoop应运而生，有了它，庞大的信息流有了新的处理平台。它被我们誉为神奇的存在，帮助我们在挑战中制造新的机遇！简要分享Hadoop优缺点，方便大家学习和分享！

1、Hadoop的优点

　　(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。

　　2、Hadoop的缺点

　　(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

　　3、Hadoop版本简介：

　　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。

　　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)Hadoop Common：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。