Hadoop能處理哪些型別資料？Hadoop處理資料的優勢

Hadoop之所以大資料時代得到重用，很大程度上來說，就是因為在Hadoop在大資料處理上有很大的優勢，針對大規模、多樣化的大資料，進行高效準確的處理。那麼Hadoop能處理哪些型別資料，Hadoop處理資料的優勢是什麼，下面我們來詳細瞭解一下。

對於需要Hadoop來處理的大資料，是因為很多傳統的資料處理工具已經不能實現對大資料時代更加複雜多樣的資料的處理了，尤其是針對半結構化和非結構化的資料，在傳統的 資料倉儲當中沒有辦法實現資料價值挖掘。
 

與傳統的資料倉儲相比，Hadoop的分散式架構，實現了既能夠處理關係型資料庫當中的結構化資料，也能夠處理例如影片、音訊、圖片等非結構化資料，並且還能根據資料任務的規模和複雜程度，實現輕鬆的擴充套件。

所以Hadoop能處理哪些型別資料？概括點來說，就是傳統的結構化資料，文字圖片等，以及非結構化的資料，影片、音訊等，都能基於Hadoop框架技術得到合理的處理。

Hadoop處理大資料，主要透過分散式技術來解決各種型別的資料問題——

並行化問題：處理資料的應用程式要改造成適合並行的方式；

資源分配管理問題：如何有效的管理提交任務的資源，記憶體、網路、磁碟等；

容錯問題：隨著機器數量的增加，可靠性如何保證，例如部分機器硬體出錯導致不可用，最終結果的完整性和正確性如何保證。

Hadoop系統當中，還有Sqoop元件工具，用於Hadoop和結構化資料儲存（如關係型資料庫和大型主機）之間高效傳輸批次資料，可以實現將資料從外部結構化資料庫儲存和Hadoop分散式檔案系統之間的資料互傳。

Hadoop能處理哪些型別資料？目前來說，大資料所面臨的資料處理型別，都能在Hadoop系統當中找到相應的解決方案，並且基於Hadoop生態系統當中，各個元件共同配合，可以實現各種定製化的資料需求處理。