大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于hadoop在云计算平台中属于的问题，于是小编就整理了1个相关介绍hadoop在云计算平台中属于的解答，让我们一起看看吧。
docker和hadoop的区别？
1、形态上的差异
2013年的时候，Hadoop确实很火，不过当时的感觉是安装和操作极其不方便，如果没有Linux的基础，可能需要个一周都不能搭起一个集群。
因此，不管是国外还是国内都出现了帮助方便搭建平台的项目或者公司，当时国内的EasyHadoop，Intel，也包括我们这个兼职小团队。由于我们是做存储和备份一体机，当然就是做Hadoop OS和Appliance，事实证明这个也是Cloudera的发展路线。记得当年还有一个朋友的团队，也是做类似的Hadoop实施，免费拿去POC了半年，然后想做案例。在当时，能很快搭建环境就是牛逼，这个也是特定时期的结果。
但真正大数据发挥出价值是同业务的结合，纯做技术的是很难存活的，现在能有这么多大数据公司，都必须同业务场景结合起来，也因此在大数据领域最缺的不是技术，缺的是即懂技术又懂业务的复合型人才。
Hadoop和Docker都是开源项目，这个确实不假。但是，在开源大行其道的今天，不能因为都是开源就能做类比。Hadoop是一个大数据的分析框架，可以说是Google的大数据平台的开源实现，它解决的只是一个云计算领域特定的问题，即大量数据的存储和计算问题。因此, 我认为是一个PaaS层级的东西。为用户提供了一个看似人人都可以使用的开源平台，但实际确实有很多的坑。这个也许正是开源的魅力，任何人都可以快速的使用，但是一旦深入就会步入雷区，也因此才有了这么多的创业公司。
Docker和Hadoop是两个完全不同的技术，具有不同的目标和用途。
1. 目标和用途：
- Docker是一种容器化技术，旨在提供一种轻量级的虚拟化方案，将应用程序及其依赖项打包在一个独立的容器中，使其可以在不同的环境中运行。它可以有效地解决环境一致性和应用程序部署的问题。
- Hadoop是一个开源的分布式计算平台，用于存储和处理大规模数据。它包含了分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce，并支持其他工具和库，例如Hive、Pig、Spark等。Hadoop旨在提供一种可扩展和可靠的方式来处理大数据集。
2. 架构和功能：
- Docker是基于容器的虚拟化技术，通过使用Linux容器(LXC)等底层技术，将应用程序和其依赖项打包在一个隔离的容器中。Docker提供了一种轻量级、快速、可移植且可复制的应用程序部署方式。
- Hadoop采用了分布式计算和存储的架构。HDFS分布式文件系统将大数据集分割成存储在多个节点上的块，并使用MapReduce框架进行并行处理。Hadoop具有高容错性、高可扩展性和高性能的特点。
3. 适用场景：
- Docker适合于快速部署和运行应用程序的场景，特别是在开发和测试、持续集成和部署以及微服务架构中。
- Hadoop适用于需要处理大规模数据集的场景，特别是在数据分析、机器学习、大数据处理和批处理等领域。
综上所述，Docker和Hadoop是两个不同目标和用途的技术，Docker侧重于应用程序的容器化和部署，而Hadoop则专注于大数据的存储和处理。
到此，以上就是小编对于hadoop在云计算平台中属于的问题就介绍到这了，希望介绍关于hadoop在云计算平台中属于的1点解答对大家有用。
