说到大数据技术不得不提起Hadoop,它有哪些优缺点呢?
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。
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
Hadoop简介
Hadoop自诞生以来,主要出现了Hadoop1、Hadoop2、Hadoop3三个系列多个版本。
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。
Hadoop技术俨然成为大数据的关键点,也是大数据开发课程的重中之重。