大數據學習資料，Hadoop技術的優缺點
1、Hadoop的優點
(1)Hadoop具有按位存儲和處理數據能力的高可靠性。
(2)Hadoop通過可用的計算機集群分配數據，完成存儲和計算任務，這些集群可以方便地擴展到數以千計的節點中，具有高擴展性。
(3)Hadoop能夠在節點之間進行動態地移動數據，並保證各個節點的動態平衡，處理速度非常快，具有高效性。
(4)Hadoop能夠自動保存數據的多個副本，並且能夠自動將失敗的任務重新分配，具有高容錯性。
2、Hadoop的缺點
(1)Hadoop不適用於低延遲數據訪問。
(2)Hadoop不能高效存儲大量小文件。
(3)Hadoop不支持多用戶寫入並任意修改文件。
3、Hadoop版本簡介：
Hadoop自誕生以來，主要出現了Hadoop1、Hadoop2、Hadoop3三個系列多個版本。HDFS和MapReduce是Hadoop1的核心組件，Hadoop生態圈裏的很多組件都是基於HDFS和MapReduce發展出來的。在繼Hadoop1之後出現了Hadoop2，Hadoop2在Hadoop1的基礎上做了改進。相比Hadoop1，Hadoop2的三大核心組件分別是HDFS、MapReduce、Yarn。目前市面上絕大部分企業使用的是Hadoop2。
Hadoop2的一個公共模塊和三大核心組件組成了四個模塊，簡介如下：
(1)Hadoop Common：為其他Hadoop模塊提供基礎設施。
(2)HDFS：具有高可靠性、高吞吐量的分布式文件系統。
(3)MapReduce：基於Yarn系統，分布式離線並行計算框架。
(4)Yarn：負責作業調度與集群資源管理的框架。
- HBASE (分布式列存數據庫)
源自Google的Bigtable論文，發表於2006年11月，HBase是Google Bigtable克隆版
HBase是一個建立在HDFS之上，面向列的針對結構化數據的可伸縮、高可靠、高性能、分布式和面向列的動態模式數據庫。
HBase采用了BigTable的數據模型：增強的稀疏排序映射表(Key/Value)，其中，鍵由行關鍵字、列關鍵字和時間戳構成。
HBase提供了對大規模數據的隨機、實時讀寫訪問，同時，HBase中保存的數據可以使用MapReduce來處理，它將數據存儲和並行計算完美地結合在一起。
- Zookeeper (分布式協作服務)
源自Google的Chubby論文，發表於2006年11月，Zookeeper是Chubby克隆版
解決分布式環境下的數據管理問題：統一命名，狀態同步，集群管理，配置同步等。
Hadoop的許多組件依賴於Zookeeper，它運行在計算機集群上面，用於管理Hadoop操作。
- HIVE (數據倉庫)
由facebook開源，最初用於解決海量結構化的日誌數據統計問題。
Hive定義了一種類似SQL的查詢語言(HQL),將SQL轉化為MapReduce任務在Hadoop上執行。通常用於離線分析。
HQL用於運行存儲在Hadoop上的查詢語句，Hive讓不熟悉MapReduce開發人員也能編寫數據查詢語句，然後這些語句被翻譯為Hadoop上面的MapReduce任務。
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