Hadoop特点
Hadoop 是一个开源的分布式存储和计算框架，由 Apache 软件基金会维护。它的特点主要包罗：
- 可扩展性：Hadoop 能够处置惩罚PB级别的数据，通过增加更多的节点来扩展系统容量，满足不绝增长的数据处置惩罚需求。
- 高容错性：Hadoop 采用分布式存储技术，数据自动复制到多个节点上，即使部分节点出现故障，也能包管数据不丢失，系统依然可用。
- 成本效益：由于 Hadoop 是开源软件，它可以运行在普通的硬件集群上，降低了硬件成本，同时减少了软件授权费用。
- 高效性：Hadoop 采用 MapReduce 编程模子进行数据处置惩罚，能够充分利用集群中的全部计算资源，提高数据处置惩罚速度。
- 灵活性：Hadoop 支持多种数据存储格式，可以处置惩罚布局化、半布局化和非布局化数据，同时支持各种范例的数据处置惩罚使命。
- 可移植性：Hadoop 可以部署在多种硬件平台上，包罗便宜的商用服务器和云计算环境。
- 社区支持：作为开源项目，Hadoop 拥有庞大的社区支持，用户可以获得丰富的文档、教程和社区资助。
- 生态系统丰富：围绕 Hadoop 构建了一个强盛的生态系统，包罗各种工具和组件，如 Hive、Pig、HBase、Spark 等，可以满足差别的数据处置惩罚需求。
Hadoop 的这些特点使其成为处置惩罚大规模数据集的理想选择，广泛应用于互联网、金融、医疗、科研等范畴。
Hadoop优缺点
优点：
- Hadoop具有存储和处置惩罚数据能力的高可靠性。
- Hadoop通过可用的计算机集群分配数据，完成存储和计算使命，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。
- Hadoop能够在节点之间进行动态地移动数据，并包管各个节点的动态平衡，处置惩罚速度非常快，具有高效性。
- Hadoop能够自动生存数据的多个副本，而且能够自动将失败的使命重新分配，具有高容错性。
缺点：
- Hadoop不实用于低延迟数据访问。
- Hadoop不能高效存储大量小文件。
- Hadoop不支持多用户写入并任意修改文件。
Hadoop发行版
目前Hadoop发行版主要有以下几种：
- Apache Hadoop：这是官方的、最核心的Hadoop发行版，由Apache软件基金会维护。它包罗Hadoop Common、Hadoop Distributed File System (HDFS)、Hadoop MapReduce等核心模块。
- Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop (CDH)：Cloudera是Hadoop范畴的领军企业之一，CDH是基于Apache Hadoop的商业发行版，提供了额外的管理工具和企业级特性，如Cloudera Manager。
- Hortonworks Data Platform (HDP)：Hortonworks是另一家专注于Hadoop的公司，其发行版HDP同样基于Apache Hadoop，并集成了Hortonworks DataFlow (HDF)等工具，提供了全面的数据管理解决方案。（已被Cloudera收购）
这些发行版各有侧重点，用户可以根据自己的具体需求和预算选择合适的Hadoop发行版。
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