关于hadoop的描述哪些是正确的
1、正确的描述是：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它允许处理和分析大规模的数据集。第一段：基本定义与背景 Hadoop诞生于2005年，是Apache软件基金会下的一个开源项目。其核心设计目标是允许在商用硬件集群上处理大规模数据集。Hadoop的得名灵感来自于创始人儿子的一只玩具象。
2、Hadoop是一个开源的分布式计算平台，关于它的正确描述有以下三点：Hadoop的特点 Hadoop具有无共享、高可用、弹性可扩展的特点，因此非常适合处理海量数据。它可以被部署在一个可扩展的集群服务器上，以便更有效地管理和处理大规模数据。
3、Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它允许处理和分析大规模的数据集。 开源和分布式计算框架：Hadoop是Apache基金会下的一个开源项目，它提供了一种分布式计算的方式。这意味着计算任务可以在多个计算机上同时进行，大大提高了计算效率。
4、关于hadoop的描述正确的是指：一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，它是一个存储系统和计算框架的软件框架。它主要解决海量数据存储与计算的问题，是大数据技术中的基石。
关于hadoop的描述正确的是
1、关于hadoop的描述正确的是指：一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，它是一个存储系统和计算框架的软件框架。它主要解决海量数据存储与计算的问题，是大数据技术中的基石。
2、正确的描述是：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它允许处理和分析大规模的数据集。第一段：基本定义与背景 Hadoop诞生于2005年，是Apache软件基金会下的一个开源项目。其核心设计目标是允许在商用硬件集群上处理大规模数据集。Hadoop的得名灵感来自于创始人儿子的一只玩具象。
3、Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它允许处理和分析大规模的数据集。 开源和分布式计算框架：Hadoop是Apache基金会下的一个开源项目，它提供了一种分布式计算的方式。这意味着计算任务可以在多个计算机上同时进行，大大提高了计算效率。
4、关于hadoop mapreduce描述正确的是Hadoop Map Reduce是一种分布式计算模型、主要思想是分而治之、适用于批处理任务。Map Reduce定义 Map Reduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。
5、Hadoop是一个开源的分布式计算平台，关于它的正确描述有以下三点：Hadoop的特点 Hadoop具有无共享、高可用、弹性可扩展的特点，因此非常适合处理海量数据。它可以被部署在一个可扩展的集群服务器上，以便更有效地管理和处理大规模数据。
hadoop基于底层大量物理服务器组成的集群对海量数据进行什么处理_百度...
hadoop基于底层大量物理服务器组成的集群对海量数据进行“分布式”处理。Hadoop是用于处理大规模数据的强大工具，它利用了分布式计算的概念，通过将数据分割成小块并在多个物理服务器上进行处理，从而大大提高了数据处理的速度和效率。
Hadoop是一个开源框架，用于分布式处理海量数据。它通过将数据分散存储在多个节点上，实现了高可用性和高扩展性。Hadoop采用了MapReduce模型，将数据划分为小块，由多个节点并行处理，最终将结果汇总得到最终结果。Hadoop还支持数据压缩、数据加密、容错处理等功能，保证了数据的安全性和可靠性。
Hadoop的架构设计用于支持大规模数据的处理。它由多个组件组成，包括HBase、Hive、Pig、Chukwa、Oozie和ZooKeeper等，其中核心组件是HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce。HDFS是一个构建在JAVA之上的分布式文件系统，它负责存储集群中的文件，并由NameNode和DataNode两个主要节点组成。
通过编写Map和Reduce函数，用户可以方便地对数据进行分布式处理和分析。例如，一个电商企业每天可能产生数TB的用户行为数据。利用Hadoop，该企业可以构建一个数据仓库，将这些数据存储在HDFS中，并通过MapReduce进行数据分析，以了解用户的购买习惯、优化商品推荐算法等。
Hadoop集群指的是一组相互连接的计算机集群，用于存储和处理大规模数据集。它可以自动将大数据集分成多个小数据块，分配到不同的节点中进行处理，从而实现并行处理的目的。
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