HDFS分布式文件系統(tǒng)具有哪些優(yōu)點？HDFS分布式文件系統(tǒng)具有以下優(yōu)點：1。HDFS分布式文件系統(tǒng)具有較大的數(shù)據(jù)集，能夠存儲TB或Pb級的大數(shù)據(jù)文件，能夠提供較高的數(shù)據(jù)傳輸帶寬和數(shù)據(jù)訪問吞吐量。相應地

HDFS分布式文件系統(tǒng)具有哪些優(yōu)點？

HDFS分布式文件系統(tǒng)具有以下優(yōu)點：1。HDFS分布式文件系統(tǒng)具有較大的數(shù)據(jù)集，能夠存儲TB或Pb級的大數(shù)據(jù)文件，能夠提供較高的數(shù)據(jù)傳輸帶寬和數(shù)據(jù)訪問吞吐量。相應地，HDFS也打開了POSIX的一些必要接口，允許對文件系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行流式訪問。

2. 高容錯性。HDFS面向數(shù)百個服務器集群，每個服務器存儲文件系統(tǒng)的部分數(shù)據(jù)。在集群環(huán)境中，硬件故障是一個常見的問題，這意味著總會有一些硬件由于各種原因不能正常工作。因此，錯誤檢測和快速自動恢復是HDFS的核心體系結構目標。因此，HDFS具有高容量的錯性。

3. 高數(shù)據(jù)吞吐量。HDFS采用“一次寫入，多次讀取”的簡單數(shù)據(jù)一致性模型。在HDFS中，一旦創(chuàng)建、寫入和關閉了文件，就不需要對其進行修改。這樣一個簡單的一致性模型有利于提高吞吐量。

4. 流數(shù)據(jù)訪問。HDFS具有大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理能力。應用程序需要一次訪問大量數(shù)據(jù)。同時，這些應用程序一般都是批處理而不是用戶交互處理。應用程序可以以流的形式訪問數(shù)據(jù)集。

學習大數(shù)據(jù)難嗎？

學習大數(shù)據(jù)很難，但如果你能有一個系統(tǒng)的學習計劃，開始學習大數(shù)據(jù)就不那么難了。為了開始大數(shù)據(jù)的學習，你需要準備以下幾個方面：

大數(shù)據(jù)的基礎知識包括三個部分，即計算機、數(shù)學和統(tǒng)計學。如果你是這三個專業(yè)的畢業(yè)生，就可以輕松進入大數(shù)據(jù)領域，有更多的工作（數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)分析）呈現(xiàn)等。如果你是非相關專業(yè)，你應該從基本的計算機知識開始。例如，您應該精通使用Linux系列操作系統(tǒng)（CentOS、Ubuntu等），因為大多數(shù)大數(shù)據(jù)平臺都構建在Linux上。

目前Hadoop和spark是比較常見的大數(shù)據(jù)平臺，很多商業(yè)大數(shù)據(jù)平臺都是建立在Hadoop之上的，因此掌握Hadoop和spark平臺的建設是學習大數(shù)據(jù)的基礎。Hadoop平臺對計算機硬件要求不高，個人電腦可以完成構建，因此更適合初學者。

無論您從事大數(shù)據(jù)的哪個方面，都必須掌握一門編程語言。比如Java、python、Scala、R等語言在大數(shù)據(jù)領域的應用非常廣泛。

開始使用大數(shù)據(jù)需要一段時間。畢竟，大數(shù)據(jù)涉及的內(nèi)容很多，也很復雜。根據(jù)歷史經(jīng)驗，從大數(shù)據(jù)入手，最好的辦法就是利用大數(shù)據(jù)促進學習。邊學邊用可以促進大數(shù)據(jù)的學習，使學習逐步深化。因此，建議學習大數(shù)據(jù)也要因勢利導。