hadoop集群postgresql，hadoop集群硬件成本昂贵,硬件开销大

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hadoop多台机器集群的配置

这个时候就应该配置完成了。可以在每台机器上试试，ssh ip 是不是可以无密码登陆了。用exit可以退出登陆。如果每台机器都可以不需要密码ssh 到其他的机器就表示这一步完成了。

在实际应用中，Hadoop集群的规模可以从几个节点到数千个节点不等。小规模的集群可能只需要几个节点，适用于数据量不大或者对计算性能要求不高的场景。例如，一个用于教学或研究的Hadoop集群，可能只需要3到5个节点就足够了。

解压下载的hadoop安装包，并修改配置文件。我的解压目录是（/home/hadoop/hadoop-1），即进入/home/hadoop/文件夹下执行下面的解压缩命令。

配置hosts文件（1）hosts文件用于确定每个节点的IP地址，方便后续中master节点能快速查到并访问各个节点。三个虚拟节点上均需要配置此文件。

start-hadoop.sh是开启hadoop的shell脚本，run-wordcount.sh是运行wordcount的shell脚本，可以测试镜像是否正常工作。

你应该考虑使用Hadoop，而无需做过多的选择。使用Hadoop唯一的好处是可伸缩性非常好。如果你有一个包含了数TB数据的表，Hadoop有一个适合全表扫描的选项。

大数据应用场景金融行业在金融行业，大数据广泛利用，典型例子如美国银行利用客户的点击数据集来给客户量身定制服务等。其实中国，金融行业大数据的利用及展开也比较早，但过去大都是利用大数据解决问题。

在大数据处理分析过程中常用的六大工具：Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。

大数据研究常用软件工具与应用场景如今，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。工欲善其事，必先利其器。

目前，Hadoop、MapReduce和Spark等分布式处理方式已经成为大数据处理各环节的通用处理方法。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。

1、协议上，pg的协议更加宽容，不要求基于pg开发的软件也必须开源，mysql的GPL协议要求使用它开发的软件也必须开源，否则就需要付费。pg只有社区版，没有其他任何分支版本。mysql由于历史原因，分裂为三个分支版本。

2、审计可以对 querylog 执行 grep。可以在表上使用 PL/pgSQL 触发器来进行审计。查询解释使用 EXPLAIN 命令查看查询的解释计划。使用 EXPLAIN 命令查看查询的解释计划。

3、安全性高这个不好说了，看你们 DBA 和运维的实力咯（不过 MySQL 人好招）数据库本身有能力处理复杂业务逻辑 MySQL 相对比较适合简单粗暴的业务逻辑 PgSQL 处理复杂业务逻辑有优势综上， PgSQL 更适合。

Hadoop三大核心组件分别是HDFS、MapReduce和YARN。HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。HDFS将数据分布在多个节点上，支持数据冗余备份，确保数据的可靠性和高可用性。

hadoop三大组件是指Hadoop分布式文件系统、MapReduce和Yet Another Resource Negotiator。HDFS：Hadoop分布式文件系统是Hadoop的分布式文件系统，它是将大规模数据分散存储在多个节点上的基础。

Hadoop的三大核心组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce和YARN（Yet Another Resource Negotiator）。虽然Hadoop主要用于分布式数据处理，但这些组件也提供了文件的查找和访问功能。

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