Hadoop
来源:互联网 发布:sql注入防止 编辑:程序博客网 时间:2024/05/23 11:40
http://baike.baidu.com/view/908354.htm?fr=aladdin
Hadoop技术已经无处不在。不管是好是坏,Hadoop已经成为大数据的代名词。短短几年间,Hadoop从一种边缘技术成为事实上的标准。看来,不仅现在Hadoop是企业大数据的标准,而且在未来,它的地位似乎一时难以动摇。
一个分布式系统基础架构,由Apache基金会所开发。
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高速运算和存储。
[1] 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;而且它提供高传输率(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。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。
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,则MapReduce为海量的数据提供了计算。[2]
Hadoop技术已经无处不在。不管是好是坏,Hadoop已经成为大数据的代名词。短短几年间,Hadoop从一种边缘技术成为事实上的标准。看来,不仅现在Hadoop是企业大数据的标准,而且在未来,它的地位似乎一时难以动摇。
一个分布式系统基础架构,由Apache基金会所开发。
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高速运算和存储。
[1] 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;而且它提供高传输率(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。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。
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,则MapReduce为海量的数据提供了计算。[2]
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