Hadoop数据分析：Hadoop大数据分析的优势

大数据价值的挖掘，离不开数据分析这个过程，不管是传统时期的数据分析，还是大数据时代的大数据分析，数据的价值都需要通过分析挖掘来实现。而在大数据时代，Hadoop数据分析成为主流，那么Hadoop大数据分析的优势在哪里，Hadoop数据分析的价值在哪里，下面我们来详细了解一下。

Hadoop作为Apache组织的开源项目，短短几年的时间，从最初的尴尬小众地位，到如今的遍地开花，一跃而成为大数据平台的主流应用框架，其重要性和为大数据价值挖掘带来的价值显而易见。


Hadoop作为一个成熟的大数据处理框架，基于分布式架构，能够在面对大规模数据处理任务时，做到稳定性和准确性，而这正是Hadoop数据分析的前提。

首先，Hadoop框架具有极高的可扩展性，Hadoop支持高度可扩展，它可以存储TB级数据，并同时运行数千个数据节点。随着数据规模的增大，基于Hadoop集群能够很轻松地实现数据存储。

其次，是低故障率。Hadoop集群采取的是冗余存储模式，集群上的每台机器都会进行数据复制，这也使得Hadoop成为大文件备份的一个好选择。数据备份跨越多个节点，所以数据被永久改变或破坏的可能性非常小，系统的容错性也随之提高。

Hadoop数据分析之所以遍地开花，对于企业而言，节约成本是很大的原因。Hadoop存储数据的成本仅仅是其它大数据存储解决方案很小的一部分，因为没有高级的硬件设备要求，想要增加数据存储容量，只需要往集群当中继续增加服务器就行了。

同时，Hadoop的灵活性也是备受喜爱的。用户可以使用SQL轻松添加提取结构化和非结构化数据集，这一点对于Hadoop数据分析师来说，也能给实际工作带来便利和高效。

总体来说，只要企业选择基于Hadoop来搭建大数据平台，那么Hadoop数据分析就是长期性的需求，作为大数据时代的数据分析师，掌握传统的数据分析技能是不够的，对于Hadoop数据分析技能同样需要掌握。成都加米谷大数据，专业大数据培训班，大数据分析与挖掘2020春季班即将开班，余位不多，详情可联系客服了解！