hadoop是分析数据的,使用hadoop分析气象数据

关于Hadoop的六个误解到目前为止，Hadoop和Da 数据其实是同义词。然而，随着“Da 数据”的炒作持续升温，对于Hadoop如何应用于Da 数据，出现了很多误解。Hadoop是一个用于存储和集成分析large数据的开源软件框架，可以处理数据分布在多个现有服务器中。Hadoop适合处理来自手机、邮件、社交媒体、传感器网络等不同渠道的多样而繁重的数据操作系统，因此一般认为它是一个大型的数据操作系统。

事实并非如此。你可以称之为“框架”，也可以称之为“平台”，但不能认为Hadoop可以解决big 数据中的所有问题。“市场上没有标准的Hadoop产品，”《太大而不能忽视:Big 数据》一书的作者Phil Simon说。“这不像别的什么。你可以从IBM或者SAP得到一个标准的数据 library。”然而，西蒙并不认为这是一个长期的问题。首先，因为Hadoop是一个开源项目，所以很多其他Hadoop相关的项目，比如Cassandra和HBase，都可以满足特定的需求。

R语言和Hadoop让我们认识到了两种技术在各自领域的强大。很多开发者会从计算机的角度提出以下两个问题。问题1:Hadoop家族这么强大，为什么还要结合R语言？\x0d\x0a问题2:Mahout也可以做数据挖掘和机器学习。和R语言有什么区别？下面我试着做个回答:问题1:Hadoop家族这么强大，为什么要和R语言结合？

PB 数据数量计算)，成为可能。语言的实力\x0d\x0ab。r在于统计分析。在Hadoop之前，我们在处理large 数据的时候要采样，要检验假设，要做回归。长期以来，R语言一直是统计人员的专属工具。\x0d\x0ac。从A点和B点可以看出hadoop侧重于整个数量-2分析，而R语言侧重于样本数据。

1，解题水平不同。首先，Hadoop和ApacheSpark都是大数据框架，只是各自的用途不同。Hadoop本质上是一个分布式数据基础设施:它将庞大的数据 set分布到由普通计算机组成的集群中的多个节点上进行存储，这意味着你不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。同时，Hadoop还会对这些数据进行索引和跟踪，让大数据处理和分析的效率达到前所未有的高度。

2.两者可以结合，也可以分离。Hadoop不仅提供了HDFS分布式数据的存储功能，还提供了数据的处理功能，称为MapReduce。所以这里我们可以完全抛弃Spark，使用Hadoop自带的MapReduce来完成数据的处理。相反，Spark不必依附于Hadoop才能生存。但如上所述，它毕竟不提供文件管理系统，所以必须与其他分布式文件系统集成才能运行。

很难直接比较Hadoop和Spark，因为它们以相同的方式处理许多任务，但它们在某些方面并不重叠。例如，Spark没有文件管理功能，因此它必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或其他解决方案。Hadoop框架的主要模块包括以下几个:HadoopCommonHadoop分布式文件系统(HDFS)HadoopYARNHadoopMapReduce虽然以上四个模块构成了Hadoop的核心，但是还有其他几个模块。

Spark真的很快(比HadoopMapReduce快100倍)。Spark也可以执行批处理，但它确实擅长处理流式工作负载、交互式查询和机器学习。相对于MapReduce基于磁盘的批处理引擎，Spark以数据实时处理功能著称。Spark与Hadoop及其模块兼容。

在8、大 数据与Hadoop之间的关系

Hadoop中添加多个数据集合的方法有很多。MapReduce在Map和Reduce之间提供了数据连接。这些连接是非常特殊的连接，并且可能是非常昂贵的操作。猪和蜂巢也有同样的能力申请连接多个数据套。Pig提供复制连接、合并连接和skewedjoin连接，Hive提供映射连接和完整外部连接到分析-2/。

在9、 hadoop如何实现大 数据

Hadoop中添加多个数据集合的方法有很多。MapReduce在Map和Reduce之间提供了数据连接。这些连接是非常特殊的连接，并且可能是非常昂贵的操作。猪和蜂巢也有同样的能力申请连接多个数据套。Pig提供复制连接、合并连接和skewedjoin连接，Hive提供映射连接和完整外部连接到分析-2/。

至于Hadoop分析Dazu数据，Anoop指出，一般来说，在big 数据 Hadoop的世界里，有些问题可能并不复杂，解决方案也很直接，但挑战是-2。在这种情况下，需要不同的解决方案来解决问题，分析的一些任务是从日志文件中统计确定的id的数量，在特定日期范围内重构存储的数据以及对网民进行排名。所有这些任务都可以通过Hadoop中的各种工具和技术来解决，比如MapReduce、Hive、Pig、Giraph和Mahout。