好程序员 大数据入门学习之 Hadoop 技术优缺点

　　(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 自诞生以来，主要出现了 Hadoop1 、 Hadoop2 、 Hadoop3 三个系列多个版本。

　　HDFS 和 MapReduce 是 Hadoop1 的核心组件， Hadoop 生态圈里的很多组件都是基于 HDFS 和 MapReduce 发展出来的。在继 Hadoop1 之后出现了 Hadoop2 ， Hadoop2 在 Hadoop1 的基础上做了改进。相比 Hadoop1 ， 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 ，本书使用的是 Hadoop2.7.3 这一版本。

　　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)HadoopCommon ：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。

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