Hadoop能够进行大批量数据的离线处理,但是在实时计算上的表现实在是不尽如人意;而Storm就可以担当这部分的角色，今天，就让我们看看关于Storm的精华问答吧。
1Q：hadoop是什么
A：Hadoop被公认是一套行业大数据标准开源软件，在分布式环境下提供了海量数据的处理能力。几乎所有主流厂商都围绕Hadoop开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务。今年大型IT公司，如EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco都明显增加了Hadoop方面的投入。
2Q：hadoop能干什么
A：hadoop擅长日志分析，facebook就用Hive来进行日志分析，2009年时facebook就有非编程人员的30%的人使用HiveQL进行数据分析；淘宝搜索中的自定义筛选也使用的Hive；利用Pig还可以做高级的数据处理，包括Twitter、LinkedIn 上用于发现您可能认识的人，可以实现类似Amazon.com的协同过滤的推荐效果。淘宝的商品推荐也是！在Yahoo！的40%的Hadoop作业是用pig运行的，包括垃圾邮件的识别和过滤，还有用户特征建模。（2012年8月25新更新，天猫的推荐系统是hive，少量尝试mahout！）
3Q：hadoop的核心
A：1.HDFS: Hadoop Distributed File System 分布式文件系统
2.YARN: Yet Another Resource Negotiator 资源管理调度系统
3.Mapreduce：分布式运算框架
4Q：HDFS的架构
A：主从结构
•主节点， namenode
•从节点，有很多个: datanode
namenode负责：
•接收用户操作请求
•维护文件系统的目录结构
•管理文件与block之间关系，block与datanode之间关系
datanode负责：
•存储文件
•文件被分成block存储在磁盘上
•为保证数据安全，文件会有多个副本
Secondary NameNode负责：
合并fsimage和edits文件来更新NameNode的metedata
5Q：Hadoop的特点
A：扩容能力（Scalable）：能可靠地（reliably）存储和处理千兆字节（PB）数据。
成本低（Economical）：可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据。这些服务器群总计可达数千个节点。
高效率（Efficient）：通过分发数据，hadoop可以在数据所在的节点上并行地（parallel）处理它们，这使得处理非常的快速。
可靠性（Reliable）：hadoop能自动地维护数据的多份副本，并且在任务失败后能自动地重新部署（redeploy）计算任务。
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