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Hadoop來臨
特點：
海量數據需要及時分析和處理。
海量數據需要深入分析和挖掘。
數據需要長期保存
問題：
磁盤IO成為一種瓶頸,而非CPU資源。
網絡帶寬是一種稀缺資源
硬件故障成為影響穩定的一大因素
Hadoop在國內的應用
奇虎360：Hadoop存儲軟件管家中軟件，使用CDN技術將用戶請求引到最近的Hadoop集群並進行下載
京東、百度：存儲、分析日誌、數據挖掘和機器學習（主要是推薦系統）
廣告類公司：存儲日誌，通過協調過濾算法為客戶推薦廣告
Yahoo：垃圾郵件過濾
華為：雲計算平臺
Facebook：日誌存儲，實時分析
某公安部項目：網民QQ聊天記錄與關聯人調查系統，使用Hbase實現
某學校：學生上網與社會行為分析，使用hadoop
淘寶、阿里：國內使用Hadoop最深入的公司，整個Taobao和阿里都是數據驅動的
Hadoop介紹
作者：Doug Cutting（Hadoop的得名 ：“這個名字是我孩子給一個棕黃色的大象玩具命名的。我的命名標準就是簡短，容易發音和拼寫，沒有太多的意義，並且不會被用於別處。）
Hadoop實現了一個分佈式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。HDFS有高容錯性的特點，並且設計用來部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高傳輸率（high throughput）來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集（large data set）的應用程序。
Hadoop特點
⒈高可靠性。Hadoop按位存儲和處理數據的能力值得人們信賴。
⒉高擴展性。Hadoop是在可用的計算機集簇間分配數據並完成計算任務的，這些集簇可以方便地擴展到數以千計的節點中。
⒊高效性。Hadoop能夠在節點之間動態地移動數據，並保證各個節點的動態平衡，因此處理速度非常快。
⒋高容錯性。Hadoop能夠自動保存數據的多個副本，並且能夠自動將失敗的任務重新分配。
5.低成本。與一體機、商用數據倉庫等數據集市相比，hadoop是開源的，項目的軟件成本因此會大大降低。
Hadoop帶有用Java語言編寫的框架，因此運行在 Linux 生產平臺上是非常理想的。Hadoop 上的應用程序也可以使用其他語言編寫，比如 C++。
Hadoop生態結構
Hbase
Nosql數據庫，Key-Value存儲
最大化利用內存
HDFS
hadoop distribute file system分佈式文件系統
最大化利用磁盤
MapReduce
編程模型，主要用來做數據的分析
最大化利用CPU
Hadoop測試常見問題和測試方法
http://xqtesting.blog.51cto.com/4626073/1349097