一、使用Hadoop能做哪些比较有趣的事情

1、搜索引擎（Doug Cutting 设计Hadoop的初衷，为了针对大规模的网页快速建立索引）。

2、大数据存储，利用Hadoop的分布式存储能力，例如数据备份、数据仓库等。

3、大数据处理，利用Hadoop的分布式处理能力，例如数据挖掘、数据分析等。

4、科学研究，Hadoop是一种分布式的开源框架，对于分布式计算有很大程度地参考价值。

二、hadoop学会了就可以去面试大数据分析吗

HADOOP是一种分布式结构的数据库，但是仅仅学会这个还不够，你还得学会ORACLE、SQL SERVER等传统的数据库，最好学会GA等网络分析工具，因为大数据必然是在互联网方面优势更大（尤其是移动互联网），还有要学会EXCEL、SPSS或SAS等分析软件，同时你还要懂业务，否则数据分析也是无源之水。

三、如何使用Hive&R从Hadoop集群中提取数据进行分析

--创建临时表

DROP TABLE if exists tmp.t_province;

CREATE TABLE tmp.t_province(

id int,

p_name string,

cnt int

) COMMENT '用户数据中省份出现次数临时表'

--将提取到的数据保存到临时表中

insert overwrite table tmp.t_province

select t1.cid, t2.province, t1.cnt from(

--取出前30条

select y.rownum, y.cid, y.cnt from(

--排序

select x.cid, x.cnt, row_number() over (distribute by x.cnt sort by x.cnt desc) as rownum from(

--分组

select a1.cid, count(1) as cnt from

--取数据

(select substring(id_card, 0, 2) as cid from bdm.huserinfo)a1

group by a1.cid

)x

)y where y.rownum <= 30

)t1

join bdm.hidcard_province t2 on t2.id = t1.cid

四、谁在用 Hadoop分析大数据

目前大部分人都是用Hadoop这个大数据分析工具呢吧，好像还有别的新工具。但是Hadoop是用的最多的，也是最实用的大数据分析工具了。所以，还是用这个比较好的，大数据培训柠檬学院。

五、Hadoop与分布式数据处理 Spark VS Hadoop有哪些异同点

1、 Spark VSHadoop有哪些异同点？

Hadoop:分布式批处理计算，强调批处理，常用于数据挖掘、分析

Spark:是一个基于内存计算的开源的集群计算系统，目的是让数据分析更加快速, Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为Mesos的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms,Machines,and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。

虽然 Spark 与 Hadoop 有相似之处，但它提供了具有有用差异的一个新的集群计算框架。首先，Spark 是为集群计算中的特定类型的工作负载而设计，即那些在并行操作之间重用工作数据集（比如机器学习算法）的工作负载。为了优化这些类型的工作负载，Spark 引进了内存集群计算的概念，可在内存集群计算中将数据集缓存在内存中，以缩短访问延迟.

在大数据处理方面相信大家对hadoop已经耳熟能详，基于GoogleMap/Reduce来实现的Hadoop为开发者提供了map、reduce原语，使并行批处理程序变得非常地简单和优美。Spark提供的数据集操作类型有很多种，不像Hadoop只提供了Map和Reduce两种操作。比如map,filter, flatMap,sample, groupByKey, reduceByKey, union,join, cogroup,mapValues, sort,partionBy等多种操作类型，他们把这些操作称为Transformations。同时还提供Count,collect, reduce, lookup, save等多种actions。这些多种多样的数据集操作类型，给上层应用者提供了方便。各个处理节点之间的通信模型不再像Hadoop那样就是唯一的Data Shuffle一种模式。用户可以命名，物化，控制中间结果的分区等。可以说编程模型比Hadoop更灵活.

2、Spark在容错性方面是否比其他工具更有优越性？

从Spark的论文《Resilient Distributed Datasets: AFault-TolerantAbstraction for In-Memory Cluster Computing》中没看出容错性做的有多好。倒是提到了分布式数据集计算，做checkpoint的两种方式，一个是checkpoint data，一个是loggingthe updates。貌似Spark采用了后者。但是文中后来又提到，虽然后者看似节省存储空间。但是由于数据处理模型是类似DAG的操作过程，由于图中的某个节点出错，由于lineage chains的依赖复杂性，可能会引起全部计算节点的重新计算，这样成本也不低。他们后来说，是存数据，还是存更新日志，做checkpoint还是由用户说了算吧。相当于什么都没说，又把这个皮球踢给了用户。所以我看就是由用户根据业务类型，衡量是存储数据IO和磁盘空间的代价和重新计算的代价，选择代价较小的一种策略。取代给中间结果进行持久化或建立检查点，Spark会记住产生某些数据集的操作序列。因此，当一个节点出现故障时，Spark会根据存储信息重新构造数据集。他们认为这样也不错，因为其他节点将会帮助重建。

3、Spark对于数据处理能力和效率有哪些特色？

Spark提供了高的性能和大数据处理能力，使得用户可以快速得到反馈体验更好。另一类应用是做数据挖掘，因为Spark充分利用内存进行缓存，利用DAG消除不必要的步骤，所以比较合适做迭代式的运算。而有相当一部分机器学习算法是通过多次迭代收敛的算法，所以适合用Spark来实现。我们把一些常用的算法并行化用Spark实现，可以从R语言中方便地调用，降低了用户进行数据挖掘的学习成本。

Spark配有一个流数据处理模型，与Twitter的 Storm框架相比，Spark采用了一种有趣而且独特的办法。Storm基本上是像是放入独立事务的管道，在其中事务会得到分布式的处理。相反，Spark采用一个模型收集事务，然后在短时间内（我们假设是5秒）以批处理的方式处理事件。所收集的数据成为他们自己的RDD，然后使用Spark应用程序中常用的一组进行处理。作者声称这种模式是在缓慢节点和故障情况下会更加稳健，而且5秒的时间间隔通常对于大多数应用已经足够快了。这种方法也很好地统一了流式处理与非流式处理部分。

总结

这几天在看Hadoop权威指南、hbase权威指南、hive权威指南、大规模分布式存储系统、zoopkeeper、大数据互联网大规模数据挖掘与分布式处理等书同时补充，能静下心来好好的完整的看完一本书，是相当不错的。