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大数据培训课程Hadoop技术有哪些优缺点?

  随着科技的不断进步,互联网+时代给我们带来了全新的生活方式,我们每天在互联网上留下的数据信息越来越多,我们正被数据包围。全球43亿部电线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。数据的指数级增长对处于市场领导地位的互联网公司,如Facebook、谷歌、雅虎、亚马逊、腾讯等提出了挑战。它们需要对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。

  现在,Hadoop应运而生,庞大的信息流有了新的处理平台。今天科多大数据给大家分享的大数据培训课程是:Hadoop技术的优缺点。

  (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。

  (3)MapReduce:基于Yarn系统,分布式离线)Yarn:负责作业调度与集群资源管理的框架。

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