基于hadoop的文本分类系统可行性分析

### 回答1：
基于Hadoop的文本分类系统是可行的。以下是我提供的理由：

1. 大数据处理能力：Hadoop是一种用于处理大数据的开源框架，它可以处理大规模数据的存储和分析。在文本分类系统中，需要处理大量的文本数据，因此Hadoop可以提供强大的数据处理能力。

2. 分布式计算：Hadoop使用分布式计算模型，可以在多个节点上同时处理数据。这样可以提高处理速度，同时减轻单个计算机的负担，保证系统的可扩展性。

3. 易于扩展：Hadoop框架的设计是以分布式、可扩展为目标的，因此可以很容易地扩展系统的规模，以满足不断增长的数据需求。

4. 社区支持：Hadoop是一个广泛使用的开源框架，有大量的用户和开发者社区支持。这意味着在使用Hadoop时可以获得各种文档、教程和帮助。

5. 丰富的生态系统：Hadoop有很多与之相关的工具和技术，如Hive、Pig、Spark等，这些工具可以进一步扩展和优化文本分类系统。

综上所述，基于Hadoop的文本分类系统是可行的，可以提供强大的数据处理能力、分布式计算能力、易于扩展、社区支持和丰富的生态系统。

### 回答2：
基于Hadoop的文本分类系统具有较高的可行性。

首先，Hadoop是一个开源的大数据处理框架，能够处理海量的数据。由于文本分类任务需要处理大量的文本数据，Hadoop能够提供高效的并行计算和分布式存储能力，从而能够快速处理、存储和分析这些海量的文本数据。

其次，Hadoop生态系统中的组件和工具非常丰富，如HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（并行计算）、HBase（分布式数据库）等，这些组件和工具可以为文本分类系统提供必要的支持。例如，可以使用HDFS的高可靠性和分布式存储特性存储文本数据，利用MapReduce并行计算的能力加快文本分类算法的训练和预测过程，使用HBase或其他分布式数据库存储和查询分类结果等。

此外，Hadoop还能处理非结构化的文本数据，这正是文本分类中常见的数据类型。Hadoop可以通过提供丰富的数据处理工具和技术，如针对文本的自然语言处理（NLP）库、特征提取技术等，来帮助对非结构化文本进行预处理和特征工程。这对于文本分类任务是非常有益的。

最后，Hadoop的分布式特性可以提供高可用性和容错性，即使某个节点出现故障，整个系统仍能正常运行。文本分类系统可以利用Hadoop的这个特性，确保系统的稳定性和可靠性。

综上所述，基于Hadoop的文本分类系统具有较高的可行性。它可以利用Hadoop的大数据处理能力、丰富的组件和工具、支持非结构化文本数据处理的特性，以及高可用性和容错性等优势，来构建一个高效、可靠的文本分类系统。