admin 一、hadoop默认数据块大小？
Hadoop2.7.2版本及之前默认64MB，Hadoop2.7.3版本及之后默认128M
块大小：
HDFS的块设置太小，会增加寻址时间，程序一直在找块的开始位置，而且NameNode需要大量内存来存储元数据，不可取。如果块设置的太大，从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间。导致程序在处理这块数据时，会非常慢。
如果寻址时间约为10ms，而传输速率为100MB/s，为了使寻址时间仅占传输时间的1%，我们要将块大小设置约为100MB。默认的块大小128MB。块的大小：10ms100100M/s=100M，
二、hadoop数据处理流程？
Hadoop数据处理流程通常包括以下步骤：数据导入：首先，将数据导入到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。这些数据可能来自不同的源，例如数据库、日志文件、传感器数据等。导入过程中，数据被分割成多个块，并存储在HDFS的不同节点上。数据处理：接下来，使用MapReduce编程模型对数据进行处理。MapReduce由两个阶段组成：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，输入数据被分割成小块，每个小块由一个Mapper函数处理。Mapper函数对输入数据进行转换和过滤，将结果作为键值对输出。在Reduce阶段，这些键值对被分组并传递给Reducer函数进行处理。Reducer函数对键值对进行聚合和合并，将结果作为输出。数据过滤和转换：在处理过程中，可能需要对数据进行过滤和转换。例如，可以去除无效或错误的数据，或者将数据从一种格式转换为另一种格式。数据导出：最后，经过处理后的数据可以被导出到外部系统。这可以包括关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库等。在这个阶段，可以根据需要将数据转换为不同的格式，例如CSV、JSON、XML等。总的来说，Hadoop数据处理流程是一个复杂的过程，需要根据具体的数据来源和数据处理需求进行调整和优化。
三、hadoop数据分析概念？
Hadoop是一个开源的分布式计算平台，用于存储和处理大规模的数据集。Hadoop数据分析是指使用Hadoop平台进行数据挖掘、数据清洗、数据分析和数据可视化等工作，以便更好地理解和利用数据。
Hadoop数据分析的主要概念包括：
1. 分布式文件系统：Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的核心组件之一，可以将大规模的数据集划分成多个块，并在集群中的多个节点上进行存储和管理。
2. MapReduce编程模型：MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模的数据集。在MapReduce模型中，数据被分成多个小块，每个小块被分配给不同的计算节点进行处理，并最终将结果汇总返回给用户。
3. 数据挖掘和机器学习算法：Hadoop提供了许多数据挖掘和机器学习算法的实现，包括聚类分析、关联规则挖掘、分类和回归等。这些算法可以用于发现数据集中的模式和趋势，从而支持更好的决策制定。
4. 数据可视化和报表生成：Hadoop还提供了许多数据可视化工具和报表生成工具，可以将数据转化成易于理解和使用的图表和报告，从而帮助用户更好地理解和利用数据。
总之，Hadoop数据分析是一种强大的工具，可以帮助企业更好地理解和利用大规模的数据集。通过使用Hadoop平台提供的各种工具和技术，用户可以进行数据挖掘、机器学习、数据可视化和报表生成等工作，从而支持更好的决策制定和业务发展。
四、hadoop数据块存储,如何改进？
hadoop有默认的数据块大小，可以根据数据情况改善分块存储，一般上可以改为64的倍数。
五、hadoop是数据库技术吗？
不是
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。
六、Hadoop大数据框架的发展历程？
Hadoop的主要发展历程：
· 2008年1月，Hadoop成为Apache顶级项目。
· 2008年6月，Hadoop的第一个SQL框架——Hive成为了Hadoop的子项目。
· 2009年7月 ，MapReduce 和 Hadoop Distributed File System (HDFS) 成为Hadoop项目的独立子项目。
· 2009年7月 ，Avro 和 Chukwa 成为Hadoop新的子项目。
· 2010年5月 ，Avro脱离Hadoop项目，成为Apache顶级项目。
· 2010年5月 ，HBase脱离Hadoop项目，成为Apache顶级项目。
· 2010年9月，Hive脱离Hadoop，成为Apache顶级项目。
· 2010年9月，Pig脱离Hadoop，成为Apache顶级项目。
· 2010年-2011年，扩大的Hadoop社区忙于建立大量的新组件(Crunch，Sqoop，Flume，Oozie等)来扩展Hadoop的使用场景和可用性。
· 2011年1月，ZooKeeper 脱离Hadoop，成为Apache顶级项目。
· 2011年12月，Hadoop1.0.0版本发布，标志着Hadoop已经初具生产规模。
· 2012年5月，Hadoop 2.0.0-alpha版本发布，这是Hadoop-2.x系列中第一个(alpha)版本。与之前的Hadoop-1.x系列相比，Hadoop-2.x版本中加入了YARN，YARN成为了Hadoop的子项目。
· 2012年10月，Impala加入Hadoop生态圈。
· 2013年10月，Hadoop2.0.0版本发布，标志着Hadoop正式进入MapReduce v2.0时代。
· 2014年2月，Spark开始代替MapReduce成为Hadoop的默认执行引擎，并成为Apache顶级项目。
· 2017年12月，继Hadoop3.0.0的四个Alpha版本和一个Beta版本后，第一个可用的Hadoop 3.0.0版本发布。
七、hadoop 非结构化数据作用？
非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图像、声音、影视、超媒体等信息）。
面对海量非结构数据存储，杉岩海量对象存储MOS，提供完整解决方案，采用去中心化、分布式技术架构，支持百亿级文件及EB级容量存储，具备高效的数据检索、智能化标签和分析能力，轻松应对大数据和云时代的存储挑战，为企业发展提供智能决策。
八、hadoop用来存储数据对象的是？
hadoop存储对象使用的是hdfs分布式文件系统。
九、hadoop大数据与开发区别？
区别于过去的海量数据，大数据的特点可以概况为4个V：Volume、Variety、Value和Velocity，即大量、多样、价值密度低、快速。
第一，数据体量大。大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量，目前正在跃升到PB(1PB=1024TB)级别。不仅存储量大，计算量也大。
第二，数据类型多。除了数值数据，还有文字、声音、视频等，包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等多种类型的格式。由于数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。
第三，价值密度低。以视频为例，不间断监控视频中，有价值的数据可能仅有一两秒。找到有价值的信息有如沙里淘金，其价值却又弥足珍贵。
第四，处理速度快。在数据量非常庞大的情况下，也能做到数据的实时处理。这一点和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
大数据技术是指从各种类型的大体量数据中快速获得有价值信息的技术。这是大数据的核心问题。目前所说的大数据不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发的目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决大体量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理大体量数据并从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发。大数据所涉及的关键技术大致包括6个方面：数据采集与数据管理、分布式存储和并行计算、大数据应用开发、数据分析与挖掘、大数据前端应用、数据服务和展现。
2大数据与Hadoop
大数据技术正在向各行各业渗透。Hadoop作为数据分布式处理系统的典型代表，已经成为该领域事实的标准。但Hadoop并不等于大数据，它只是一个成功的处理离线数据的分布式系统，大数据领域还存在众多其他类型的处理系统。
伴随大数据技术的普及，Hadoop因其开源的特点和卓越的性能成为一时的新宠，甚至有人认为大数据就是Hadoop，其实这是一个误区。Hadoop只是处理离线数据的分布式存储和处理系统。除了Hadoop，还有用于处理流数据的Storm、处理关系型数据的Oracle、处理实时机器数据的Splunk……目前主流的大数据系统很多，Hadoop只是其中的代表。
十、hadoop中大数据研究的意义？
大数据时代:hadoop对大数据处理的意义
Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。
Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务发送(Map)到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。
但是对于Hadoop，特别是Hadoop分布式文件系统(HDFS)来说，大数据处理至少需要三份以支持数据的高可用性。对于TB级别的数据来说，HDFS看起来还是可行的，但当达到PB级别海量数据的时候，其带来的存储成本压力不可小觑。
