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数据分析在大规模数据处理上有不错的表现，下面我们就通过案例分析来了解一下，数据分析都用到哪些框架技术。
Hadoop通过MapReduce的分布式处理框架，用于处理大规模的数据，伸缩性也非常好;但是MapReduce大的不足是不能满足实时性的场景，主要用于离线的分析。
基于MapRduce模型编程做数据的分析，开发上效率不高，位于hadoop之上Hive的出现使得数据的分析可以类似编写sql的方式进行，sql经过语法分析、生成执行计划后终生成MapReduce任务进行执行，这样大大提高了开发的效率，做到以ad-hoc(计算在query发生时)方式进行的分析。
基于MapReduce模型的分布式数据的分析都是离线分析，执行上是暴力扫描，无法利用类似索引的机制;
开源的ClouderaImpala是基于MPP的并行编程模型的，底层是Hadoop存储的高性能的实时分析平台，可以大大降低数据分析的延迟。
目前Hadoop使用的版本是Hadoop1.0，一方面原有的MapReduce框架存在JobTracker单点的问题，另外一方面JobTracker在做资源管理的同时又做任务的调度工作，随着数据量的增大和Job任务的增多，明显存在可扩展性、内存消耗、线程模型、可靠性和性能上的缺陷瓶颈;
Hadoop2.0yarn对整个框架进行了重构，分离了资源管理和任务调度，从架构设计上解决了这个问题。
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