Hadoop和MapReduce究竟分别是做什么用的
Hadoop是用来开发分布式程序的架构，是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。MapReduce是用来做大规模并行数据处理的数据模型。方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。扩展资料Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。主要有以下几个优点 ：1、高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖 。2、高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中 。3、高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快 。4、高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。5、低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。参考资料来源：百度百科-MapReduce参考资料来源：百度百科-Hadoop
php是干什么用的？？
这么说吧，php就是实现用户和服务器交流的语言。前台就是你看到的那些东西，有些事不会变的，但有些东西是会变的，你告诉服务器你想要什么，服务器就给你显示什么，这个过程就需要用到php来实现，也就是后台的数据调用。
就拿这个百度知道的页面说吧，你每个问题看到的东西都不一样，但是结构都是一样的，这个结构就是前台设计好的，而这些内容就是根据你点的问题，通过php（也可能是其他服务端脚本语言）来获取相应的数据，然后在相应的位置显示相应的内容；你填写好提问或回答，点提交，然后又是通过php把你的提交的数据保存起来，以便以后或其他人查看。
大数据的Hadoop是做什么的？
Hadoop中有很多方法可以加入多个数据集。MapReduce提供了Map端和Reduce端的数据连接。这些连接是非平凡的连接，并且可能会是非常昂贵的操作。Pig和Hive也具有同等的能力来申请连接到多个数据集。Pig提供了复制连接，合并连接和倾斜连接（skewed join），并且Hive提供了map端的连接和完整外部连接来分析数据。
一个重要的事实是，通过使用各种工具，比如MapReduce、Pig和Hive等，数据可以基于它们的内置功能和实际需求来使用它们。至于在Hadoop分析大量数据，Anoop指出，通常，在大数据/Hadoop的世界，一些问题可能并不复杂，并且解决方案也是直截了当的，但面临的挑战是数据量。在这种情况下需要不同的解决办法来解决问题。
一些分析任务是从日志文件中统计明确的ID的数目、在特定的日期范围内改造存储的数据、以及网友排名等。所有这些任务都可以通过Hadoop中的多种工具和技术如MapReduce、Hive、Pig、Giraph和Mahout等来解决。这些工具在自定义例程的帮助下可以灵活地扩展它们的能力。
大数据是什么？大数据和Hadoop之间有什么联系？
大数据在近些年来越来越火热，人们在提到大数据遇到了很多相关概念上的问题，比如云计算、 Hadoop等等。那么，大数据是什么、Hadoop是什么，大数据和Hadoop有什么关系呢？
大数据概念早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒提出的概念。2009年美国互联网数据中心证实大数据时代的来临。随着谷歌MapReduce和 GoogleFile System （GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。目前定义：大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具在合理时间内获取、管理、处理、并整理为帮助企业经营决策。
大数据目前分为四大块：大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用。其中云计算是属于大数据技术的范畴，是一种通过Internet以服务 的方式提供动态可伸缩的虚拟化的资源的计算模式。那么这种计算模式如何实现呢，Hadoop的来临解决了这个问题，Hadoop是Apache（阿帕切） 的一个开源项目，它是一个对大量数据进行分布式处理的软件架构，在这个架构下组织的成员HDFS（Hadoop分布式文件系统），MapReduce、 Hbase 、Zookeeper（一个针对大型分布式系统的可靠协调系统），hive（基于Hadoop的一个数据仓库工具）等。
1.云计算属于大数据中的大数据技术范畴。
2.云计算包含大数据。
3.云和大数据是两个领域。
云计算是指利用由大量计算节点构成的可动态调整的虚拟化计算资源，通过并行化和分布式计算技术，实现业务质量的可控的大数据处理的计算技术。而作为云计算技术中的佼佼者，Hadoop以其低成本和高效率的特性赢得了市场的认可。Hadoop项目名称来源于创立者Doung Cutting儿子的一个玩具，一头黄色的大象。
Hadoop项目的目标是建立一个可扩展开源软件框架，能够对大数据进行可靠的分布式处理。
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。HDFS是一个分布式文件系统，具有低成本、高可靠性性、高吞吐量的特点。MapReduce是一个变成模型和软件框架。
简单理解，Hadoop是一个开源的大数据分析软件，或者说编程模式。它是通过分布式的方式处理大数据的，因为开元的原因现在很多的企业或多或少的在运用hadoop的技术来解决一些大数据的问题，在数据仓库方面hadoop是非常强大的。但在数据集市以及实时的分析展现层面，hadoop也有着明显的不足，现在一个比较好的解决方案是架设hadoop的数据仓库而数据集市以及实时分析展现层面使用永洪科技的大数据产品，能够很好地解决hadoop的分时间长以及其他的问题。
Hadoop大数据技术案例
让Hadoop和其他大数据技术如此引人注目的部分原因是，他们让企业找到问题的答案，而在此之前他们甚至不知道问题是什么。这可能会产生引出新产品的想法，或者帮助确定改善运营效率的方法。不过，也有一些已经明确的大数据用例，无论是互联网巨头如谷歌，Facebook和LinkedIn还是更多的传统企业。它们包括：
情感分析： Hadoop与先进的文本分析工具结合，分析社会化媒体和社交网络发布的非结构化的文本，包括Tweets和Facebook，以确定用户对特定公司，品牌或产品的情绪。分析既可以专注于宏观层面的情绪，也可以细分到个人用户的情绪。
风险建模： 财务公司、银行等公司使用Hadoop和下一代数据仓库分析大量交易数据，以确定金融资产的风险，模拟市场行为为潜在的“假设”方案做准备，并根据风险为潜在客户打分。
欺诈检测： 金融公司、零售商等使用大数据技术将客户行为与历史交易数据结合来检测欺诈行为。例如，信用卡公司使用大数据技术识别可能的被盗卡的交易行为。
客户流失分析： 企业使用Hadoop和大数据技术分析客户行为数据并确定分析模型，该模型指出哪些客户最有可能流向存在竞争关系的供应商或服务商。企业就能采取最有效的措施挽留欲流失客户。
用户体验分析： 面向消费者的企业使用Hadoop和其他大数据技术将之前单一 客户互动渠道（如呼叫中心，网上聊天，微博等）数据整合在一起， 以获得对客户体验的完整视图。这使企业能够了解客户交互渠道之间的相互影响，从而优化整个客户生命周期的用户体验。
当然，上述这些都只是大数据用例的举例。事实上，在所有企业中大数据最引人注目的用例可能尚未被发现。这就是大数据的希望。
如何用英语发音“Hadoop”
发音是：[hædu:p]。Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。扩展资料Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：1、高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。2、高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。3、高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。4、高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。5、低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。参考资料来源：百度百科-Hadoop
比Spark快10倍的Hadoop3.0有哪些实用新特性
1. Hadoop 3.0简介
Hadoop 2.0是基于JDK 1.7开发的，而JDK 1.7在2015年4月已停止更新，这直接迫使Hadoop社区基于JDK 1.8重新发布一个新的Hadoop版本，而这正是hadoop 3.0。
Hadoop 3.0的alpha版预计今年夏天发布，GA版本11月或12月发布。
Hadoop 3.0中引入了一些重要的功能和优化，包括HDFS 可擦除编码、多Namenode支持、MR Native Task优化、YARN基于cgroup的内存和磁盘IO隔离、YARN container resizing等。
2. Hadoop 3.0新特性
Hadoop 3.0在功能和性能方面，对hadoop内核进行了多项重大改进，主要包括：
2.1 Hadoop Common
（1）精简Hadoop内核，包括剔除过期的API和实现，将默认组件实现替换成最高效的实现（比如将FileOutputCommitter缺省实现换为v2版本，废除hftp转由webhdfs替代，移除Hadoop子实现序列化库org.apache.hadoop.Records
（2）Classpath isolation以防止不同版本jar包冲突，比如google Guava在混合使用Hadoop、HBase和Spark时，很容易产生冲突。
如何用英语48个音标发音?
元音音素：/i:/【衣发长点】/I/【衣急促地发声】/e/【哎发这个音的时候不要把“哎”的ī给读出来，嘴唇放松自然地读】/æ/【哎发这个音的时候不要把“哎”的ī给读出来，嘴唇扁平地发】/ə:/【额发长音】/ə/【额发短音】/∧/【阿嘴巴微微地张开发出这个音就可以了】/a:/【啊嘴巴长到最大】/כ/【哦急促】/כ:/【哦声音拖长】/u/【乌急促】/u:/【乌声音拖长】/eI/【有点像答应人的“诶”的声音】/aI/【唉】/כI/【哦－喂连着读】/əu/【呕】/au/【傲】/Iə/【衣－饿连着读】/εə/【哎－饿连着读】/uə/【乌－饿连着读】辅音音素：/p/【普不要把ǔ给发出来，轻音】/b/【不不要把ù给发出来，浊音】/t/【特不要把è给发出来，轻音】/d/【得不要把é给发出来，浊音】/k/【克不要把è给发出来，轻音】/g/【各不要把è给发出来，浊音】/f/【福不要把ú给发出来，轻音】/v/【有点像摩托车启动的声音，“呜呜呜”地，但是是像发“vúvúvú”一样，不要把ú给发出来，浊音】/s/【丝像蛇吐芯子发出的那种声音，不要把ī给读出来，轻音】/z/【就是/s/的浊音】/θ/【牙齿咬住舌头的轻音】/δ/【牙齿咬住舌头的浊音】/∫/【西不要把ī给发出来，轻音】/з/【衣不要把ī给发出来，浊音】/h/【喝不要把ē给发出来，轻音】/r/【若不要把uò给发出来，浊音】/t∫/【七不要把ī给发出来，轻音】/dз/【姬不要把ī给发出来，浊音】/tr/【缺不要把uē给发出来，轻音】/dr/【撅不要把uē给发出来，浊音】/ts/【次不要把ì给发出来，轻音】/dz/【自不要把ì给发出来，浊音】/m/【嘴巴闭住，然后发音，气流从鼻子出来，浊音】/n/【嘴巴微张，舌尖顶住上颚，气流从鼻子出来而不是从嘴巴出来，浊音】/ŋ/【嘴巴长大，舌头向下弯曲，气流从鼻子出来而不是从嘴巴出来，浊音】/l/【有两个读音。一是放在音标结尾发呕，浊音；而是放在音标中发了，浊音】/w/【我不要把ǒ给发出来，浊音】/j/【呀不要把ǎ给发出来，浊音】所谓浊音，就是声带要振动的音；轻音就是发出了但声带却不振动的音所有的元音都是浊音，声带都要振动。
大数据哪里学习比较好？
加米谷大数据给大家一个建议：大数据技术纷繁庞杂，行业真正大数据，82%主讲都是hadoop、spark生态体系、storm实时开发等。市面所谓“大数据”机构85%基本讲的都是JAV数据或数据库学习（大数据课程含量不超过15%），初学者请务必认清你要学的是不是真正大数据！！
至于怎么选择靠谱的大数据机构，最好自己去实地考察试听一下。
hadoop2.6中配置文件主从有哪些区别
主从模式是对主操作数据，从会实时同步数据。反之对从操作，主不会同步数据，还有可能造成数据紊乱，导致主从失效。 对等模式则是无论对那一台操作，另一个都会同步数据。一般用作高容灾方案。
比如D主从在C=1时，Q随D变，有可能一下就随D由1变成0了；而边沿触发要等到下一个边沿才可能变化。。
还有JK主从触发器在时钟脉冲作用期间，J,K的变化可能引起主锁存器状态的变化，但只能改变一次。当Q=0时，只有J的变化可以使Qm变化,即由0变为1，且只能变化一次；当Q=1时，只有K变化才能使Qm发生变化，即由1变0，且也仅能一次。这种现象为主从触发器的一次翻转现象。
hadoop有哪些优缺点
一、HDFS缺点：1、不能做到低延迟：由于hadoop针对高数据吞吐量做了优化，牺牲了获取数据的延迟，所以对于低延迟数据访问，不适合hadoop，对于低延迟的访问需求，HBase是更好的选择，2、不适合大量的小文件存储：由于namenode将文件系统的元数据存储在内存中，因此该文件系统所能存储的文件总数受限于namenode的内存容量，根据经验，每个文件、目录和数据块的存储信息大约占150字节。3、不适合多用户写入文件，修改文件：Hadoop2.0虽然支持文件的追加功能，但是还是不建议对HDFS上的 文件进行修改，因为效率低。4、对于上传到HDFS上的文件，不支持修改文件，HDFS适合一次写入，多次读取的场景。5、HDFS不支持多用户同时执行写操作，即同一时间，只能有一个用户执行写操作。二、HDFS优点：1、高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。2、高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。3、高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。4、高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。5、低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。6、Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。一、 Hadoop 特点1、支持超大文件：一般来说，HDFS存储的文件可以支持TB和PB级别的数据。2、检测和快速应对硬件故障：在集群环境中，硬件故障是常见性问题。因为有上千台服务器连在一起，故障率高，因此故障检测和自动恢复hdfs文件系统的一个设计目标。3、流式数据访问：HDFS的数据处理规模比较大，应用一次需要大量的数据，同时这些应用一般都是批量处理，而不是用户交互式处理，应用程序能以流的形式访问数据库。4、简化的一致性模型：对于外部使用用户，不需要了解hadoop底层细节，比如文件的切块，文件的存储，节点的管理。5、高容错性：数据自动保存多个副本，副本丢失后自动恢复。可构建在廉价机上，实现线性（横向）扩展，当集群增加新节点之后，namenode也可以感知，将数据分发和备份到相应的节点上。6、商用硬件：Hadoop并不需要运行在昂贵且高可靠的硬件上，它是设计运行在商用硬件的集群上的，因此至少对于庞大的集群来说，节点故障的几率还是非常高的。HDFS遇到上述故障时，被设计成能够继续运行且不让用户察觉到明显的中断。
hdfs的联邦部署多吗
namenode相当于火车站的售票口，所有站内的火车车厢就相当于多个datanode，
当售票口只有一个点时（窗口可以有多个），相当于hadoop1.x，整个火车站的运力受限于当售票口的售票情况，在节假日时也会出现买票排长队的情况，若这时售票系统宕机了，整个火车站的运力就会大打折扣；
为了缓解当前情况，只有多增加些售票点，相当于hadoop2.x中的HDFS联邦，这样在一定程度上就能解决这种问题；
