大数据开发：Hadoop处理数据的优势是什么？

Hadoop之所以大数据时代得到重用，很大程度上来说，就是因为在Hadoop在大数据处理上有很大的优势，针对大规模、多样化的大数据，进行高效准确的处理。那么Hadoop能处理哪些类型数据，Hadoop处理数据的优势是什么，下面我们来详细了解一下。

对于需要Hadoop来处理的大数据，是因为很多传统的数据处理工具已经不能实现对大数据时代更加复杂多样的数据的处理了，尤其是针对半结构化和非结构化的数据，在传统的数据仓库当中没有办法实现数据价值挖掘。

Hadoop能处理哪些类型数据

与传统的数据仓库相比，Hadoop的分布式架构，实现了既能够处理关系型数据库当中的结构化数据，也能够处理例如视频、音频、图片等非结构化数据，并且还能根据数据任务的规模和复杂程度，实现轻松的扩展。

所以Hadoop能处理哪些类型数据？概括点来说，就是传统的结构化数据，文字图片等，以及非结构化的数据，视频、音频等，都能基于Hadoop框架技术得到合理的处理。

Hadoop处理大数据，主要通过分布式技术来解决各种类型的数据问题——

并行化问题：处理数据的应用程序要改造成适合并行的方式；

资源分配管理问题：如何有效的管理提交任务的资源，内存、网络、磁盘等；

容错问题：随着机器数量的增加，可靠性如何保证，例如部分机器硬件出错导致不可用，最终结果的完整性和正确性如何保证。

Hadoop系统当中，还有Sqoop组件工具，用于Hadoop和结构化数据存储（如关系型数据库和大型主机）之间高效传输批量数据，可以实现将数据从外部结构化数据库存储和Hadoop分布式文件系统之间的数据互传。

Hadoop能处理哪些类型数据？目前来说，大数据所面临的数据处理类型，都能在Hadoop系统当中找到相应的解决方案，并且基于Hadoop生态系统当中，各个组件共同配合，可以实现各种定制化的数据需求处理。