hadoop技术的优势？

一、hadoop技术的优势？

⒈高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

⒉高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

⒊高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

⒋高容错性。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。

二、Hadoop大数据框架的发展历程？

Hadoop的主要发展历程：

　　· 2008年1月，Hadoop成为Apache顶级项目。

　　· 2008年6月，Hadoop的第一个SQL框架——Hive成为了Hadoop的子项目。

　　· 2009年7月 ，MapReduce 和 Hadoop Distributed File System (HDFS) 成为Hadoop项目的独立子项目。

　　· 2009年7月 ，Avro 和 Chukwa 成为Hadoop新的子项目。

　　· 2010年5月 ，Avro脱离Hadoop项目，成为Apache顶级项目。

　　· 2010年5月 ，HBase脱离Hadoop项目，成为Apache顶级项目。

　　· 2010年9月，Hive脱离Hadoop，成为Apache顶级项目。

　　· 2010年9月，Pig脱离Hadoop，成为Apache顶级项目。

　　· 2010年-2011年，扩大的Hadoop社区忙于建立大量的新组件(Crunch，Sqoop，Flume，Oozie等)来扩展Hadoop的使用场景和可用性。

　　· 2011年1月，ZooKeeper 脱离Hadoop，成为Apache顶级项目。

　　· 2011年12月，Hadoop1.0.0版本发布，标志着Hadoop已经初具生产规模。

　　· 2012年5月，Hadoop 2.0.0-alpha版本发布，这是Hadoop-2.x系列中第一个(alpha)版本。与之前的Hadoop-1.x系列相比，Hadoop-2.x版本中加入了YARN，YARN成为了Hadoop的子项目。

　　· 2012年10月，Impala加入Hadoop生态圈。

　　· 2013年10月，Hadoop2.0.0版本发布，标志着Hadoop正式进入MapReduce v2.0时代。

　　· 2014年2月，Spark开始代替MapReduce成为Hadoop的默认执行引擎，并成为Apache顶级项目。

　　· 2017年12月，继Hadoop3.0.0的四个Alpha版本和一个Beta版本后，第一个可用的Hadoop 3.0.0版本发布。

三、hadoop用来存储数据对象的是？

hadoop存储对象使用的是hdfs分布式文件系统。

四、hadoop中大数据研究的意义？

大数据时代:hadoop对大数据处理的意义

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，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，并将碎片任务发送(Map)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。

但是对于Hadoop，特别是Hadoop分布式文件系统(HDFS)来说，大数据处理至少需要三份以支持数据的高可用性。对于TB级别的数据来说，HDFS看起来还是可行的，但当达到PB级别海量数据的时候，其带来的存储成本压力不可小觑。

五、查询数据比vlookup更好用的公式？

在Excel中，除了VLOOKUP函数，还有一些其他的查询数据的函数，如INDEX/MATCH函数、XLOOKUP函数等，这些函数有时候比VLOOKUP函数更加灵活和方便。以下是一些比VLOOKUP更好用的公式：

1. INDEX/MATCH函数：INDEX/MATCH函数是一种更加灵活的查询数据的方式，可以在多个列中查找数据，并返回符合条件的数据。INDEX函数用于返回一个区域中指定位置的值，MATCH函数用于查找指定值在一个区域中的位置。两个函数结合起来使用，可以实现更加复杂的数据查询操作。

2. XLOOKUP函数：XLOOKUP函数是Excel 365新增的函数，可以在一个区域中查找指定的值，并返回符合条件的值。与VLOOKUP函数不同的是，XLOOKUP函数可以在左侧或右侧查找数据，还可以查找最大值、最小值等。

3. SUMIFS函数：SUMIFS函数用于在多个条件下对数据进行求和。与VLOOKUP函数不同的是，SUMIFS函数可以同时满足多个条件，更加灵活方便。

需要注意的是，不同的函数适用于不同的数据类型和查询需求，需要根据实际情况选择合适的函数进行数据查询。

六、hadoop三大组件的作用？

Hadoop的三大核心组件分别是：

1、HDFS(Hadoop Distribute File System)：hadoop的数据存储工具。

2、YARN(Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者)：Hadoop 的资源管理器。

3、Hadoop MapReduce:分布式计算框架。

HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanodes组成。Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问。集群中的Datanode一般是一个节点一个，负责管理它所在节点上的存储。

Apache Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者)是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。通过YARN，不同计算框架可以共享同一个HDFS集群上的数据，享受整体的资源调度。

Hadoop的MapReduce是对google三大论文的MapReduce的开源实现，实际上是一种编程模型，是一个分布式的计算框架，用于处理海量数据的运算。

七、Hadoop大数据类型 - 了解Hadoop中常见的数据类型

介绍Hadoop大数据类型

在大数据处理中，Hadoop作为一个流行的框架，包括各种不同的数据类型。了解这些数据类型对于搭建和优化Hadoop系统至关重要。

常见的Hadoop大数据类型

下面简要介绍几种常见的Hadoop大数据类型：

• 文本数据（Text Data）：文本数据是最常见的数据类型之一，包括日志文件、书籍、文章等。在Hadoop中，文本数据被视为一系列按行组织的字节流。
• 结构化数据（Structured Data）：结构化数据是以表格形式组织的数据，每行包括固定的字段。在Hadoop中，结构化数据通常以结构化文件格式（如CSV）存储和处理。
• 半结构化数据（Semi-Structured Data）：半结构化数据没有严格的数据模式，通常以XML、JSON等格式存储。这种数据类型在Hadoop中被广泛应用于Web日志、传感器数据等领域。
• 非结构化数据（Unstructured Data）：非结构化数据没有固定的格式，如图像、音频、视频等。在Hadoop中，处理非结构化数据需要特定的处理工具和技术。
• 序列文件（Sequence Files）：序列文件是一种二进制文件格式，用于存储键-值对。它在Hadoop中用于高效地序列化和反序列化数据。

总结

了解不同类型的数据对于设计和优化Hadoop系统至关重要。根据数据类型的特点选择合适的处理方式和工具，能够提升系统的性能和效率。

感谢您看完本文，希望对您了解Hadoop大数据类型有所帮助。

八、Hadoop可以处理哪种类型的数据？

答:Hadoop可以处理结构化类型的数据。Hadoop的分布式架构,实现了既能够处理关系型数据库当中的结构化数据,也能够处理例如视频、音频、图片等非结构化数据,并且还能根据数据任务的规模和复杂程度,实现轻松的扩展。

九、hadoop里面改数据的命令是什么？

命令如下：

hadoop fs -copyFromLocal < local src > ... < hdfs dst >

可以从从键盘读取输入到hdfs file中

十、基于hadoop的数据分析

基于Hadoop的数据分析

随着大数据时代的到来，基于Hadoop的数据分析已成为企业不可或缺的一项技能。Hadoop是一个分布式计算框架，它允许用户通过分布式存储和计算来处理大量数据。由于其可靠性和可扩展性，Hadoop已成为处理大数据的主流工具之一。

对于数据分析师来说，基于Hadoop的数据分析技能是他们必备的一项核心技能。他们需要了解Hadoop的工作原理，如何使用Hadoop处理大量数据，如何使用其提供的工具进行数据挖掘和数据分析，以及如何将数据转换为有价值的商业信息。这些都是数据分析师需要掌握的技能。

Hadoop的生态系统非常庞大，它包括了许多工具和框架，如HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算模型）、HBase（分布式数据库）等。这些工具和框架可以帮助用户更快地处理大量数据，并将数据转换为有用的信息。此外，Hadoop还提供了可视化工具，如Ambari和Sqoop等，这些工具使得数据管理工作变得更加容易。

对于初学者来说，学习基于Hadoop的数据分析需要掌握一些基础知识，如Java、Shell脚本等。此外，还需要了解一些基本的算法和数据结构，以便更好地理解MapReduce模型的工作原理。当然，实践是非常重要的，通过编写代码和实际操作来掌握Hadoop的使用方法是非常必要的。

随着大数据时代的不断发展，基于Hadoop的数据分析将会越来越重要。掌握这项技能的人将会成为企业中的香饽饽。因此，如果你想成为一名优秀的数据分析师，学习基于Hadoop的数据分析是必不可少的。

总结

Hadoop是一个强大的分布式计算框架，可以处理大量数据并快速地提供有价值的信息。对于数据分析师来说，掌握基于Hadoop的数据分析技能是非常必要的。通过学习基础知识、实践操作和掌握基本的算法和数据结构，可以更好地理解Hadoop的工作原理并更好地应用它。