hadoop本学期的收获

Hadoop是一个分布式计算框架，主要用于处理大规模数据集。在本学期学习Hadoop的过程中，您可能会收获以下几个方面：

1. **理解架构**：学会了Hadoop的两大核心组件——HDFS（分布式文件系统）和MapReduce模型的工作原理，以及它们如何协同处理数据。

2. **技术基础**：掌握了Hadoop的相关工具和技术，如Hadoop命令行工具（hadoop fs, hdfs dfs等），配置文件（core-site.xml, yarn-site.xml等），以及Java API的使用。

3. **集群管理**：了解了如何部署、配置和维护Hadoop集群，包括安装、启动、停止服务及监控性能。

4. **大数据处理应用**：了解到如何设计和编写针对Hadoop的数据处理任务，并实际操作过一些数据分析案例，比如文本挖掘、日志分析等。

5. **故障恢复机制**：学习了Hadoop的高可用性和容错能力，包括数据块复制和节点失效后的自动恢复策略。

6. **实时流处理与扩展**：对Hadoop生态中的其他组件如HBase、Hive和Spark有了初步认识，理解了它们在处理实时和批处理数据的不同场景下的优势。