hadoop适合与不适合的应用场景

最新推荐文章于 2024-12-29 23:55:31 发布
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分类专栏： 知识点 文章标签： hadoop
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lepton126/article/details/52688021
本文探讨了文件存储系统的适用场景，特别强调了其在处理大文件和流数据方面的优势，同时也指出了在低延迟访问及小文件频繁读写方面的不足。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

适合的场景

1、大文件

2、流数据访问，一次写操作，多次读操作

3、使用通用硬件，降低成本

不适合的场景

1、低延迟数据访问

2、大量小文件存储

3、频繁的文件读写

10个Hadoop的应用场景
数据库天地
10-29 1267
谁在用 Hadoop这是个问题。在大数据背景下，Apache Hadoop已经逐渐成为一种标签性，业界对于这一开源分布式技术的了解也在不断加深。但谁才是 Hadoop的最大用户呢？首先想到的当然是它的“发源地”,像Google这样的大型互联网搜索引擎，以及Yahoo专门的广告分析系统。也许你会认为， Hadoop平台发挥作用的领域是互联网行业，用来改善分析性能并提高扩展性。其实 Hadoop的...
Hadoop介绍：什么是Hadoop？了解Hadoop的应用
qq_74350135的博客
04-26 3545
Hadoop是一个功能强大、灵活多变的大数据处理框架，它在许多领域都有着广泛的应用前景。随着技术的不断发展和完善，Hadoop将继续为企业和组织提供高效、可靠的大数据解决方案。
hadoop使用场景
kent_kent_kent的专栏
05-19 844
大数据量存储：分布式存储 日志处理: Hadoop擅长这个 海量计算: 并行计算 ETL:数据抽取到oracle、mysql、DB2、mongdb及主流数据库 使用HBase做数据分析: 用扩展性应对大量的写操作—Facebook构建了基于HBase的实时数据分析系统 机器学习: 比如Apache Mahout项目 搜索引擎:hadoop + lucene实现 数据挖掘：目前比较流行
大数据利器：Hadoop的十大应用场景[转]
cuanshiyao6178的博客
07-28 318
【IT168评论】谁在用Hadoop?这是个问题。在大数据背景下，Apache Hadoop已经逐渐成为一种标签性，业界对于这一开源分布式技术的了解也在不断加深。但谁才是Hadoop的最大用户呢?首先想...
关于Hadoop的应用场景
xu050906的博客
12-29 1360
像百度、谷歌这类搜索引擎，需要抓取海量网页并对其内容进行索引处理。Hadoop 可助力完成网页数据的存储（HDFS）以及索引构建过程中的大规模数据并行计算（MapReduce 等），通过对网页文本内容进行词频统计、倒排索引构建等操作，使得用户在搜索时能够快速定位到相关网页，提高搜索结果的准确性和检索速度。总之，Hadoop 凭借其强大的数据存储和处理能力，在各个行业的大数据应用场景中都发挥着至关重要的作用，助力企业和政府部门从海量数据中挖掘价值，做出更科学的决策。
hadoop应用场景总结
repoman的博客
02-17 6478
hadoop的十大应用场景？ hadoop到底能做什么？ 2012年美国著名科技博客GigaOM的专栏作家Derrick Harris跟踪云计算和Hadoop技术已有多年时间，在一篇文章中总结了10个Hadoop的应用场景，下面分享给大家：　　 在线旅游：目前全球范围内80%的在线旅游网站都是在使用Cloudera公司提供的Hadoop发行版，其中SearchBI网站曾经报道过的Expedia也在其中。 移动数据：Cloudera运营总监称，美国有70%的智能手机数据服务背后都是由Hadoop来支.
Hadoop 与 Spark 的区别与应用场景解析.doc
最新发布
08-20
Hadoop 与 Spark 的区别与应用场景解析.doc
一步一步学习大数据：Hadoop生态系统与场景
01-27
HBase适合实时查询和大数据量存储，特别适用于需要快速随机访问的场景。 Hadoop生态系统的其他组件还包括Pig（用于大数据分析的平台）、Spark（提供快速、通用和可扩展的大数据处理）、Oozie（工作流调度器）、...
hadoop的适用场景
围城
08-17 611
2018/08/17 对于不同的数据是不是可以抽象一个通用的框架（或模型的说法）来解决这个数据是否是用于hadoop的场景。 2018/08/22 当时写这个的想法，是想通过一个计算框架，来看是否hadoop适用于这个任务。 ...
Hadoop的应用场景
心梦园
01-29 859
其实我们要知道大数据的实质特性：针对增量中海量的结构化，非结构化，半结构数据，在这种情况下，如何快速反复计算挖掘出高效益的市场数据？       带着这个问题渗透到业务中去分析，就知道hadoop需要应用到什么业务场景了！！！如果关系型数据库都能应付的工作还需要hadoop吗？       比如       1.银行的信用卡业务，当你正在刷卡完一笔消费的那一瞬间，假如在你当天消费基础上再消费
hadoop的一些应用场景总结
weixin_45144846的博客
08-26 2967
Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+ Mapreduce（数据处理），Hadoop的数据来源可以是任何形式，在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能，具有更灵活的处理能力，不管任何数据形式最终会转化为key/value，key/value是基本数据单元。能源开采：美国Chevron公司是全美第二大石油公司，他们的IT部门主管介绍了Chevron使用Hadoop的经验，他们利用Hadoop进行数据的收集和处理，其中这些数据是海洋的地震数据，以便于他们找到油矿的位置。...
hadoop的应用场景分析
burpee的博客
03-03 1720
其实我们要知道大数据的实质特性：针对增量中海量的结构化，非结构化，半结构数据，在这种情况下，如何快速反复计算挖掘出高效益的市场数据？ 带着这个问题渗透到业务中去分析，就知道hadoop需要应用到什么业务场景了！！！如果关系型数据库都能应付的工作还需要hadoop吗？ 比如 1.银行的信用卡业务，当你正在刷卡完一笔消费的那一瞬间，假如在你当天消费基础上再消费满某个额度，你就可以免费获得某种令你
hadoop应用
2201_75750059的博客
03-14 435
它将数据从产生，传输，处理并写入目标的路径的过程抽象为数据流，在具体的数据流中，数据源支持在flume中定制数据发送方，从而支持收集各种不同协议数据。在这种情况下，MapReduce并不是不能做，而是使用后，每个MapReduce作业的输出结果都会写入到磁盘，会造成大量的磁盘IO，导致性能非常的低下。其中，键由行关键字，列关键字和时间戳构成，hbase提供了对大规模数据的随机，实时读写访问，同时，hbase中保存的数据可以使用mapreduce来处理，它将数据存储和并行计算完美结合在一起。
Hadoop常见场景
wang_ze_ma的博客
07-28 827
本篇文章主要列举一些Hadoop常用场景 ​ 主要是以下几种 ​ 高可用集群 ​ 节点新增/减少/拉黑 ​ HDFS数据迁移 ​ 大量小文件存储 ​ 高可用集群 ​ 一句话概括 双namenode消除单点故障 ​ 过程： ​ 对active Namenode进行的任何操作，都会同步到共享存储设备(从NAS NSF挂载)到一个目录，备用节点会监控共享存储设备，发现更改同步到自身，发生故障时进行切换 Hadoop节点上下线 上线 首先在slave配置中新加节点并且保证dfs.exclude文件为空
Hadoop适合什么样的大数据应用场景？
07-07
以下是Hadoop适合的一些应用场景： 1. **批量处理**：Hadoop MapReduce模型非常适合大规模的数据批处理任务，如日志分析、数据挖掘和统计。 2. **分布式存储**：Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）...
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