干货篇丨大数据：Hadoop培训视频教程（限时领取）

Posted 2021-04-13 泛思殿堂

Hadoop是什么？

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。

它主要有以下几个优点：

1. 高可靠性。通过分布式存储，Hadoop可以自动存储多份副本，当数据处理请求失败后，会自动重新部署计算任务。

2. 高扩展性。Hadoop的分布式存储和分布式计算是在集群节点完成的，这也决定了Hadoop可以扩展至更多的集群节点。

3. 高效性。这也是Hadoop的核心竞争优势所在，接受到客户的数据请求后，Hadoop可以在数据所在的集群节点上并发处理。

4. 高容错性。它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。

5. 低成本。Hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。本身是运行在普通PC服务器组成的集群中进行大数据的分发及处理工作的，这些服务器集群是可以支持数千个节点的。

Hadoop大数据处理的意义

Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务(Map)发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。

本期小编给小伙伴们带来了

大数据：Hadoop培训视频教程

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