【Hadoop学习】_00Hadoop的优势（4高）

最新推荐文章于 2022-07-31 12:16:33 发布

easy_sir

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分类专栏： Hadoop学习笔记文章标签： hadoop 大数据

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本文深入探讨了Hadoop的四大核心特性：高可靠性、高可扩展性、高效性和高容错性。通过维护数据副本，Hadoop确保了数据的安全与完整；通过任务数据的集群间分配，它实现了数千节点的轻松扩展；在MapReduce思想指导下，Hadoop能够并行工作，极大提升任务处理速度；而自动重新分配失败任务的功能，则进一步增强了系统的稳定性和效率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、高可靠性

Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。

二、高可扩展性

在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。

三、高效性

在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。

四、高容错性

能够自动将失败的任务重新分配。

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m0_67514328: 我在做mapreduce实验：join操作时输出结果为空，初学无从下手，希望您可以指点一下 Map-Reduce Framework Map input records=10 Map output records=0 Map output bytes=0 Map output materialized bytes=12 Input split bytes=198 Combine input records=0 Combine output records=0 Reduce input groups=0 Reduce shuffle bytes=12 Reduce input records=0 Reduce output records=0 Spilled Records=0 Shuffled Maps =2 Failed Shuffles=0 Merged Map outputs=2 GC time elapsed (ms)=170 CPU time spent (ms)=1070 Physical memory (bytes) snapshot=733970432 Virtual memory (bytes) snapshot=5903863808 Total committed heap usage (bytes)=508035072 Shuffle Errors BAD_ID=0 CONNECTION=0 IO_ERROR=0 WRONG_LENGTH=0 WRONG_MAP=0 WRONG_REDUCE=0 File Input Format Counters Bytes Read=139 File Output Format Counters Bytes Written=0
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