大数据的Hadoop架构有哪些优势？

大数据培训中，一谈到数据处理绕不开Hadoop。Hadoop作为分布式计算平台，能够处理海量数据，并对数据进行分析。经过十几年的发展，Hadoop已经形成了以下几点优势。

1.扩容能力强

Hadoop是一个高度可扩展的存储平台，它可以存储和分发跨越数百个并行操作的廉价的服务器数据集群。不同于传统的关系型数据库不能扩展到处理大量的数据，Hadoop是能给企业提供涉及成百上千TB的数据节点上运行的应用程序。

2.成本低

Hadoop为企业用户提供了极具缩减成本的存储解决方案。通过普通廉价的机器组成服务器集群来分发处理数据，成本比较低，普通用户也很容易在自己的PC机上搭建Hadoop运行环境。

3.高效率

Hadoop能够并发处理数据，并且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，因此处理数据的速度是非常快的。

4.可靠性

Hadoop自动维护多份数据副本，假设计算任务失败，Hadoop能够针对失败的节点重新分布处理。

5.高容错性

Hadoop的一个关键优势就是容错能力强，当数据被发送到一个单独的节点，该数据也被复制到集群的其他节点上，这意味着故障发生时，存在另一个副本可供使用。

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