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Q：Hadoop的发展史？
A：
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Q：Hadoop的核心组件
A：分析：Hadoop的核心组件分为：HDFS（分布式文件系统）、MapRuduce（分布式运算编程框架）、YARN（运算资源调度系统）
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Q：HDFS的文件系统
A：
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Q：如何选择不同的文件格式用于存储和数据处理？
A：关键设计理念之一就是相关文件格式要基于
1）使用模式 例如， 访问50列式存储当中的5列式存储vs 访问大部分的列式存储。
2）并行处理分裂性。
3）块压缩节省存储空间VS 读/ 写/转换/ 功能.
4）架构演变过程中添加字段/修改字段/重命名字段。
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Q：非大数据的项目能否用Hadoop？
A：非大数据项目是否可以用Hadoop的关键问题在于是否有海量数据的存储，计算，以及分析挖掘等需求，如果现有系统已经很好满足当前需求那么就没有必要使用Hadoop，没有必要使用并不意味这不能使用Hadoop，很多传统系统能做的Hadoop也是可以做的，例如使用HDFS来代替LINUX NFS，使用MapReduce来代替单服务器的统计分析相关任务，使用Hbase代替MySQL等关系数据库等，在数据量不大的情况下通常Hadoop集群肯定比传统系统消耗更多的资源。
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