什么是hadoop系统 HDFS分布式文件系统具有哪些优点？
HDFS分布式文件系统具有哪些优点？
HDFS分布式文件系统具有以下优点：1。HDFS分布式文件系统具有较大的数据集，能够存储TB或Pb级的大数据文件，能够提供较高的数据传输带宽和数据访问吞吐量。相应地，HDFS也打开了POSIX的一些必要接口，允许对文件系统的数据进行流式访问。
2. 高容错性。HDFS面向数百个服务器集群，每个服务器存储文件系统的部分数据。在集群环境中，硬件故障是一个常见的问题，这意味着总会有一些硬件由于各种原因不能正常工作。因此，错误检测和快速自动恢复是HDFS的核心体系结构目标。因此，HDFS具有高容量的错性。
3. 高数据吞吐量。HDFS采用“一次写入，多次读取”的简单数据一致性模型。在HDFS中，一旦创建、写入和关闭了文件，就不需要对其进行修改。这样一个简单的一致性模型有利于提高吞吐量。
4. 流数据访问。HDFS具有大规模的数据处理能力。应用程序需要一次访问大量数据。同时，这些应用程序一般都是批处理而不是用户交互处理。应用程序可以以流的形式访问数据集。
学习大数据难吗？
学习大数据很难，但如果你能有一个系统的学习计划，开始学习大数据就不那么难了。为了开始大数据的学习，你需要准备以下几个方面：
大数据的基础知识包括三个部分，即计算机、数学和统计学。如果你是这三个专业的毕业生，就可以轻松进入大数据领域，有更多的工作（数据采集、数据整理、数据存储、数据分析和数据分析）呈现等。如果你是非相关专业，你应该从基本的计算机知识开始。例如，您应该精通使用Linux系列操作系统（CentOS、Ubuntu等），因为大多数大数据平台都构建在Linux上。
目前Hadoop和spark是比较常见的大数据平台，很多商业大数据平台都是建立在Hadoop之上的，因此掌握Hadoop和spark平台的建设是学习大数据的基础。Hadoop平台对计算机硬件要求不高，个人电脑可以完成构建，因此更适合初学者。
无论您从事大数据的哪个方面，都必须掌握一门编程语言。比如Java、python、Scala、R等语言在大数据领域的应用非常广泛。
开始使用大数据需要一段时间。毕竟，大数据涉及的内容很多，也很复杂。根据历史经验，从大数据入手，最好的办法就是利用大数据促进学习。边学边用可以促进大数据的学习，使学习逐步深化。因此，建议学习大数据也要因势利导。
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