有用且有利可图的平台。Hadoop 具有以下优势，有助于摆脱大数据处理的挑战： 弹性， 存储在 一个节点 上的数据将被复制到 同一集群中的其他节点 上，从而提供容错的保证。如果一个 节点 遇到问题， 集群中 仍然有其他节点 具有相同的数据。
可扩展性传统系统那样对存
储容量有限制，因为Hadoop是通过分布式数据来运行的。如果需求增加，系统将轻松扩展以容纳多个可存储高达 PB 数据的服务器。
成本低， 因为Hadoop是一个开源 框架 ，不需要许可程序，并且与类似的数据库系统相比，所需的成本要低得多。
速度层面， Hadoop在分布式文件系统中使用MapReduce编程模型，同时处理，使得许多查询只需要几分之一秒。 数 波兰 WhatsApp 号码数据 据多样性， HDFS能够以非结构化（视频）、半结构化（XML文件）和结构化格式等多种格式 存储数据。
似乎非常适合处理数据库
但请记住，使用 Hadoop 时也可能会出现一些挑战。其中之一是MapReduce编程系统，它并不适合解决所有类 海湾电话号码 型的问题。MapReduce系统非常适合简单的信息，因此可以将问题划分为多个独立的单元。
然而，这不是一个高效的迭代和交互式分析任务，因为MapReduce是文件密集型的，节点 除了通过排序和随机化之外没有相互通信的连接，迭代算法需要多个随机化阶段才能实际运行 。
