目前hadoop框架用的多吗

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，目前在大数据领域使用非常广泛。Hadoop可以处理海量数据，具有高可靠性、高可扩展性和高效性等特点，因此被广泛应用于搜索引擎、社交网络、电子商务、金融、医疗等各个领域。

许多大型互联网公司和企业都在使用Hadoop框架，例如Facebook、谷歌、雅虎、华为、阿里巴巴、腾讯等。同时，Hadoop框架也在不断发展和完善，越来越多的企业和机构开始使用Hadoop来处理他们的海量数据。

因此，可以说Hadoop框架在当今大数据领域使用非常广泛，并且具有广阔的应用前景。

相关问题

目前市面上流行的分布式计算框架

目前市面上流行的分布式计算框架有以下几种：

1. Apache Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它基于Google的MapReduce算法和Google文件系统（GFS）的思想，用于处理大规模数据集的分布式计算。Hadoop的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）。

2. Apache Spark：Spark是一个快速、通用的分布式计算系统，它提供了高级API（如Spark SQL、Spark Streaming和MLlib）和用于分布式数据处理的底层引擎。Spark的特点是内存计算和迭代计算的支持，使其在处理大规模数据时具有较高的性能。

3. Apache Flink：Flink是一个开源的流处理和批处理框架，它提供了高吞吐量、低延迟的数据处理能力。Flink支持事件时间处理、状态管理和容错机制，适用于实时数据处理和批处理任务。

4. Apache Storm：Storm是一个开源的分布式实时计算系统，它可以处理高速数据流，并提供了容错、可扩展和可靠的数据处理能力。Storm的核心概念是流（stream）和拓扑（topology），通过定义拓扑来描述数据流的处理逻辑。

5. Apache Samza：Samza是一个开源的分布式流处理框架，它基于Apache Kafka构建，提供了高吞吐量、低延迟的流处理能力。Samza支持容错、状态管理和精确一次处理语义，适用于实时数据处理和流式计算。

这些分布式计算框架都具有不同的特点和适用场景，根据项目的需求和业务情况选择合适的框架进行分布式计算。

目前常见的技术框架有哪些

常见的技术框架包括：

1. 前端框架：React、Vue、Angular等；
2. 后端框架：Spring、Django、Flask等；
3. 数据库框架：Hibernate、MyBatis、Dapper等；
4. 微服务框架：Spring Cloud、Dubbo、ServiceComb等；
5. 数据处理框架：Hadoop、Spark、Flink等；
6. 测试框架：JUnit、TestNG、Selenium等；
7. 前端UI框架：Bootstrap、Ant Design、ElementUI等；
8. 容器框架：Docker、Kubernetes等；
9. 消息队列框架：Kafka、RabbitMQ等；
10. 日志框架：Log4j、Logback、Slf4j等。