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Hadoop主要组件包含哪些

Hadoop：Java编写的软件框架，以支持数据密集型分布式应用

ZooKeeper：高可靠性分布式协调系统

MapReduce：针对大数据的灵活的并行数据处理框架

HDFS：Hadoop分布式文件系统

Oozie：负责MapReduce作业调度

HBase：Key-value数据库

Hive：构建在MapRudece之上的数据仓库软件包

Pig：Pig是架构在Hadoop之上的高级数据处理层。PigLatin语言为编程人员提供了更直观的定制数据流的方法。

HadoopMapReduce方法的应用范围以及典型的特征有什么

庞大的数据量

较少或没有数据依赖

包含结构化和非结构化数据

适合大规模的并行处理

应用用例

足够快速的批处理分析仪满足业务需求和业务报告，如网站流量和产品推荐分析。

使用数据挖掘和机器学习算法迭代分析。如关联规则分析K-means数据聚集、链接分析(数据分析技术)、数据挖掘分类、著名的Bayes算法分析。

统计分析和提炼，如Web日志分析、数据分析

行为分析，如点击流分析，用户视频行为等

转换和增强功能，如社交媒体、ETL处理、数据标准化等

通常情况下，Hadoop应用于分布式环境。就像之前Linux的状况一样，厂商集成和测试ApacheHadoop生态系统的组件，并添加自己的工具和管理功能。

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