采用AI技术 可做到动态多目标追踪、追随
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最有用的大数据处理工具包括：
5. Hadoop的优势 Hadoop是用于大数据处理的强大解决方案，并且是处理大数据的企业必不可少的工具。 Hadoop的主要功能和优势包括： (1) 更快地存储和处理大量数据 随着社交媒体和物联网的不断发展，要存储的数据量急剧增加。这些数据集的存储和处理对于拥有它们的企业至关重要。 (2) 灵活性 Hadoop的灵活性使用户可以保存非结构化数据类型，例如文本，符号，图像和视频。在传统的关系数据库(如RDBMS)中需要在存储数据之前对其进行处理。但是对于Hadoop，不需要预处理数据，因为可以按原样存储数据并决定以后如何处理它。换句话说，它表现为NoSQL数据库。 (3) 强大的处理能力 Hadoop通过分布式计算模型处理大数据。它高效地利用处理能力，使其既快速又高效。 (4) 降低成本 许多团队由于其高昂的成本而放弃了诸如Hadoop之类的框架之前的项目。Hadoop是一个开放源代码框架，可以免费使用，并且使用低成本的商品硬件来存储数据。 (5) 可伸缩性 Hadoop允许仅通过更改集群中的节点数即可快速扩展系统，而无需进行大量管理。 (6) 容错 使用分布式数据模型的众多优势之一是其容忍故障的能力。Hadoop不依赖硬件来维持可用性。如果设备发生故障，系统会自动将任务重定向到另一台设备。容错是可能的，因为可以通过在整个集群中保存多个数据副本来维护冗余数据。换句话说，在软件层保持高可用性。 6. 三种主要用例 (1) 处理大数据 建议将Hadoop用于海量数据，通常范围为PB或更大。它更适合需要大量处理能力的海量数据。对于处理几百GB范围内的少量数据的企业而言，Hadoop可能不是最佳选择。 (2) 存储各种数据 使用Hadoop的众多优势之一是它具有灵活性并支持各种数据类型。不管数据是由文本，图像还是视频数据组成，Hadoop都可以有效地存储它。企业可以根据需要选择如何处理数据。Hadoop具有数据湖的特性，因为它提供了对存储数据的灵活性。 (3) 并行数据处理 Hadoop中使用的MapReduce算法协调存储数据的并行处理，这意味着可以同时执行多个任务。但是不允许进行联合操作，因为这会混淆Hadoop中的标准方法。只要数据彼此独立，它就会包含并行性。 7. Hadoop的实际应用 全球的企业都在应用Hadoop大数据处理系统。那么，具有有哪些Hadoop的实际应用呢? (1) 了解客户需求 如今，Hadoop已被证明对于了解客户需求非常有用。金融行业和社交媒体中的大型公司使用它通过分析有关其活动的大数据来了解客户需求。
企业使用数据为客户提供个性化服务。可能已经根据用户的兴趣和互联网活动，通过在社交媒体和电子商务网站上显示的广告来体验到这一点。 （编辑：宣城站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
