Hadoop适合实时查询么 hadoop怎么查看本地文件

Hadoop适合实时查询么

应该不适合吧 ，它适合从一堆 数据 中，分析规律，总结习惯......如，一个城市几十年的天气情况 ，从这些数据中，得出这个城市，什么 时候 ，好下雨，什么时候 好下雪，。。。类似这种情况吧，适合用hadoop,不知道 能不能帮到你。

hadoop怎么查看本地文件

命令：hadoop fs -ls /
webUI:namenode节点:50070
如果是要看节点上的文件的话，是看不到的，毕竟是一个分布式文件系统，你要看本地文件，你也得知道是在哪个主机上呀

hadoop 集群怎么导入和查询数据

导入数据可以直接用put命令将本地数据上传到HDFS。
如果是数据库里的数据可以使用sqoop将数据导入HDFS。
查询数据可以使用hive，也可以写一些MapReduce程序来处理数据

如何使用Hadoop提升Hive查询性能

将原始数据大小为260M的txt文件放入hdfs。并配置了Hive环境做数据查询测试。由于原始数据太小，要做GB以上的文件测试。
并且分别拷贝10、50、100、200、300、400、500份原始数据做成对应的大数据文件。
分别对这些数据使用hiveQL查询相同的数据，然后记录不同大小的数据查询的结果。做成一个图表。然后再添加一个slave计算节点，负载均衡后再使用相同的hiveQL语言查询相同的数据集，记录对应的结果。

hadoop 对实时处理不好的原因

Hadoop可以处理大规模数据集，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据，但Hadoop是按照批量处理系统来设计的，这也就限制了它的反应速度。

阻碍Hadoop实现实时分析的主要有两点：

首先，大部分的新的Hadoop查询引擎运行速度没能像主流关系型数据库中的查询那样快。在Impala和Hawq这样的工具中，最终用户可以用SQL语言写查询指令，在Hadoop集群执行的时候，这些指令要翻译成MapReduce语言。整个过程是很慢的，远逊于直接在关系型数据库中运行SQL查询。

其次，与关系型数据库相比，Hadoop目前还是一个只读的系统。数据一旦写入Hadoop分布式文件系统(HDFS)，用户很难插入、删除或修改存储的数据。