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大数据和Hadoop的关系及其特点！

作为分布式计算领域的典型代表，Hadoop比其他分布式框架有更多的优点。

可扩展性：Hadoop可以在不停止集群服务的情况下，在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算，这些集簇可以方便地扩展到数千节点中。

简单性：Hadoop实现了简单并行编程模式，用户不需要了解分布式存储和计算的底层细节即可编写和运行分布式应用，在集群上处理大规模数据集，所以使用Hadoop的用户可以轻松搭建自己的分布式平台。

性：Hadoop的分布式文件系统具有的数据交互设计，可以通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够在节点间动态地移动数据，并增加各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

可靠性：Hadoop的分布式文件系统将数据分块储存，每个数据块在集群节点上依据一定的策略冗余储存，确保能够针对失败的节点重新分布处理，从而增加了数据的可靠性。

成本低：依赖于廉价服务器，它的成本比较低，任何人都可以使用。

在大数据时代，Hadoop以其优越的性能受到业界的广泛关注，已经成为大数据处理领域事实上的标准。如今，Hadoop在诸多领域大显身手。随着开源社区和国际众多国际技术厂商对这一开源技术的积极支持与持续的大量投入，相信不久的将来，Hadoop技术会被拓展到更多的应用领域。