Hadoop主要有以下几个优点：

●　高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

●　高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

●　高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

●　高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

●　低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。

Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。

hadoop与数据库有什么区别

1.MPP数据库: MPP数据库专注于在一个集群上并行执行SQL查询分析。更加封闭，但很多MPP数据库使用HDFS存储系统，计算则不采用MAPREDUCE，比如: HAWQ. 当查询失败时，MPP数据库会终止整个查询，重新提交。分布式数据的处理原理，MPP采用的是方法2.

2. HADOOP: 可以运行任意程序的通用计算系统。因为文件系统存储的是二进制字节，存储的数据格式也更多样化。综合，存储的数据格式更多样，计算的编程语言更多样。生态更加丰富。当查询失败时，MAPREDUCE会尝试重新查询。分布式数据的处理原理，MAPREDUCE采用的是方法3,但前提是必须是处理排序号的数据。

存储：HDFS

计算：MAPREDUCE

分布式数据的处理原理有三种：

1. 最笨的方法是从头到尾查找一遍，这个时间复杂度跟数据量是1:1的关系;

2. 比较好的方法是，讲这个数据分成几段，每段由单独的计算机去算，这样效率能提高n倍(n为分为的段数)，时间复杂度跟数据量是1：n的关系;

3. 而对半查找法则是根据已知数据集是排好序的，所以我们只要在数据集的中间位置比较一下，就能知道我们要找的数据是在前半段还是后半段，然后选取有效的半段递归下去，直到有效半段只含一个数值就找到值相等的位置了，这个时间复杂度是1：2^m(m为递归循环的次数)

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