大数据平台hadoop,大数据平台hadoop的安全机制PPT

大数据与Hadoop之间是什么关系

1、Hadoop本身就是大数据平台研发人员的工作成果，Hadoop是目前常见的大数据支撑性平台，Hadoop平台提供了分布式存储（HDFS）、分布式计算（MapReduce）、任务调度（YARN）、对象存储（Ozone）和组件支撑服务（Common）。

2、Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台，本身就是大数据平台研发人员的工作成果，Hadoop是目前比较常见的大数据支撑性平台。由于Hadoop是一个开源的大数据系统平台，所以你们听得最多。除了Hadoop平台外，还有其他系统平台。

3、Hadoop，Spark和Storm是目前最重要的三大分布式计算系统，Hadoop常用于离线的复杂的大数据处理，Spark常用于离线的快速的大数据处理，而Storm常用于在线的实时的大数据处理。

hadoop大数据处理架构的核心技术是什么?

MapReduce为大数据场景下数据计算提供了一套通用框架，用于处理TB级别数据的统计、排序等问题（单机内存无法处理）。用户需自己实现mapper和reducer方法，仅可用于离线批量计算，实时性不高。

Hadoop Common：一组分布式文件系统和通用I/O的组件与接口（序列化、Java RPC 和持久化数据结构）。

Hadoop是一个开源框架，用于以分布式方式存储和处理大数据。Hadoop的核心组件是 - HDFS（Hadoop分布式文件系统） - HDFS是Hadoop的基本存储系统。在商用硬件集群上运行的大型数据文件存储在HDFS中。

HDFS是分布式文件系统技术框架。HDFS是Hadoop分布式文件系统，是Apache Hadoop的核心组件之一。它是一个高度容错性的系统，能够被设计成在商用硬件上运行以处理非结构化数据。

YARN可以自动对资源进行分配和调度，让各种应用程序都可以在Hadoop集群上高效地运行。这三个核心组件互相配合，构成了Hadoop的基本架构，为大数据处理提供了高效、可靠的解决方案。

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

hadoop和spark的区别

1、spark和hadoop的区别 据我了解Spark和Hadoop都是大数据处理框架，但它们在处理方式和使用场景上有所不同。 Spark是一个内存计算引擎。Spark支持多种编程语言。它适用于实时数据处理和迭代计算任务。

2、计算不同：spark和hadoop在分布式计算的具体实现上，又有区别；hadoop中的mapreduce运算框架，一个运算job，进行一次map-reduce的过程；而spark的一个job中，可以将多个map-reduce过程级联进行。

3、spark和hadoop的区别就是原理以及数据的存储和处理等。Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段，每个Task都在自己的进程中运行，当Task结束时，进程也会随之结束。

4、解决问题的层面不一样 首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。

5、不同点前者基于磁盘+内存，磁盘占得比重比较大，而后者侧重于内存+磁盘，内存占得比重比较大，这也是为什么Hadoop没spark速度快的根本原因，spark基于内存来做MR，而Hadoop侧重于落地到磁盘来做MR。

6、Hadoop和Spark都是集群并行计算框架，都可以做分布式计算，它们都基于MapReduce并行模型。Hadoop基于磁盘计算，只有map和reduce两种算子，它在计算过程中会有大量中间结果文件落地磁盘，这会显著降低运行效率。