hadoop是做什么的_hadoop干什么的

Hadoop和MapReduce究竟分别是做什么用的

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。

MapReduce是Hadoop的编程模型，用于大规模数据的并行处理。它包含两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，输入数据被分割成小块并由Map任务并行处理；在Reduce阶段，Map任务的输出被汇总并由Reduce任务处理，生成最终结果。MapReduce能够自动处理并行化和故障恢复，使得开发者能够更容易地编写分布式应用。

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。

MapReduce是Hadoop生态系统中的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。MapReduce将数据分成多个小块，将计算任务分配到多个节点上并行处理，最后将结果汇总输出。MapReduce框架可以自动管理任务的调度、容错、负载均衡等问题，使得Hadoop可以高效地运行大规模数据处理任务。

Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。

hadoop是做什么的?

Hadoop是用来开发分布式程序的。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。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Distributed File System），其中一个组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）。

Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。

Hadoop主要是分布式计算和存储的框架，所以Hadoop工作过程主要依赖于HDFS(Hadoop Distributed File System)分布式存储系统和Mapreduce分布式计算框架。

提供海量数据存储和计算的。需要java语言基础。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。

既可以是Hadoop集群的一部分，也可以是一个独立的分布式文件系统，是开源免费的大数据处理文件存储系统。Hadoop实现了一个分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem），简称HDFS。提供海量数据存储和计算的。需要java语言基础。

国内外著名的互联网公司使用hadoop都做了什么?谈HADOOP在大规模数据...

HADOOP在百度：HADOOP主要应用日志分析，同时使用它做一些网页数据库的数据挖掘工作。节点数：10 - 500个节点。

在百度，Hadoop主要应用于以下几个方面：日志的存储和统计；网页数据的分析和挖掘；商业分析，如用户的行为和广告关注度等；在线数据的反馈，及时得到在线广告的点击情况；用户网页的聚类，分析用户的推荐度及用户之间的关联度。

Hadoop是一种用于大规模数据存储和处理的开源软件框架。它具有分布式存储、计算和处理能力，适用于各种场景，如数据仓库、数据挖掘、机器学习等。通过Hadoop，可以将大量数据分散存储在多个节点上，并利用集群的算力进行处理和分析。