--- title: Hadoop HDFS Reviews meta_title: 'Hadoop HDFS Avis 2026 : Détails, Tarification, & Caractéristiques | G2' meta_description: Filtrez les avis sur 141 par taille d'entreprise, rôle ou secteur des utilisateurs pour découvrir comment Hadoop HDFS fonctionne pour une entreprise comme la vôtre. aggregate_rating: rating_value: 4.4 review_count: 141 scale: '5' date_modified: '2026-08-09' parent_category: name: Grande Donnée url: https://www.g2.com/fr/categories/big-data --- # Hadoop HDFS Reviews **Vendor:** The Apache Software Foundation **Category:** [Traitement et distribution des mégadonnées](https://www.g2.com/fr/categories/big-data-processing-and-distribution) **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 141 ## About Hadoop HDFS Le système de fichiers distribué Hadoop (HDFS) est un système de fichiers évolutif et tolérant aux pannes conçu pour gérer de grands ensembles de données à travers des clusters de matériel standard. En tant que composant central de l'écosystème Apache Hadoop, HDFS permet le stockage et la récupération efficaces de vastes quantités de données, ce qui le rend idéal pour les applications de big data. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Tolérance aux pannes : HDFS réplique les blocs de données sur plusieurs nœuds, garantissant la disponibilité des données et la résilience face aux pannes matérielles. - Haut débit : Optimisé pour l'accès aux données en streaming, HDFS offre une bande passante de données agrégée élevée, facilitant le traitement rapide des données. - Évolutivité : Capable de s'étendre horizontalement en ajoutant plus de nœuds, HDFS peut accueillir des pétaoctets de données, soutenant la croissance des applications intensives en données. - Localité des données : En traitant les données sur les nœuds où elles sont stockées, HDFS minimise la congestion du réseau et améliore la vitesse de traitement. - Portabilité : Conçu pour être compatible avec divers matériels et systèmes d'exploitation, HDFS offre une flexibilité dans les environnements de déploiement. Valeur principale et problème résolu : HDFS répond aux défis du stockage et du traitement de vastes ensembles de données en fournissant une solution fiable, évolutive et rentable. Son architecture assure l'intégrité et la disponibilité des données, même face aux pannes matérielles, tandis que sa conception permet un traitement efficace des données en tirant parti de la localité des données. Cela rend HDFS particulièrement précieux pour les organisations traitant de big data, leur permettant de tirer des insights et de la valeur de leurs actifs de données de manière efficace. ## Hadoop HDFS Pros & Cons **What users like:** - Les utilisateurs louent HDFS pour ses **excellentes capacités de traitement des données** , assurant un stockage fiable et une tolérance aux pannes robuste. (1 reviews) - Les utilisateurs apprécient la **sécurité des données** de Hadoop HDFS, appréciant sa tolérance aux pannes pour le stockage de fichiers volumineux à travers les machines. (1 reviews) - Les utilisateurs apprécient le **stockage de données fiable** de Hadoop HDFS, appréciant sa tolérance aux pannes et sa stabilité dans le traitement des grandes données. (1 reviews) - Les utilisateurs apprécient le **stockage de fichiers volumineux sur plusieurs machines** avec une tolérance aux pannes solide et la stabilité de HDFS. (1 reviews) **What users dislike:** - Les utilisateurs trouvent les **coûts accrus** associés à HDFS en raison des charges matérielles et de maintenance assez difficiles. (1 reviews) - Les utilisateurs rencontrent des **problèmes de maintenance** importants avec HDFS, nécessitant des équipes dédiées pour la sécurité, les mises à jour et la gestion globale. (1 reviews) - Les utilisateurs rencontrent des **problèmes de performance** importants avec HDFS, luttant avec la mise à l'échelle, la gestion et l'inefficacité dans le traitement des petits fichiers. (1 reviews) - Les utilisateurs soulignent des problèmes de **mauvaise performance** avec HDFS, luttant avec des défis de mise à l'échelle et de gestion dans des environnements modernes. (1 reviews) - Les utilisateurs soulignent les **problèmes de sécurité** avec Hadoop HDFS, nécessitant une équipe dédiée pour les mises à jour et la maintenance. (1 reviews) ## Hadoop HDFS Reviews ### 1. Utilisé HDFS pour stocker l'internet polonais exploré **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Gestion de l'éducation | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** March 14, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** Eh bien, j'aime l'idée de base - c'est un système de fichiers distribué utilisé pour stocker et transformer de grands ensembles de données. Étant donné que nous avons été confrontés au problème de stockage et de traitement d'ensembles de données de plusieurs téraoctets, il est tout à fait naturel d'utiliser HDFS. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** Eh bien, il est trivial de tromper la sécurité de HDFS et elle était complètement inefficace. Vous devez vous appuyer sur des outils supplémentaires, tels que Kerberos, et cela ajoute de la complexité à votre entreprise. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Hadoop HDFS:** Embauchez une personne dont la seule responsabilité est de gérer ce zoo. Vous n'utiliserez jamais HDFS isolément (regardez les préoccupations de sécurité) et à un moment donné, le coût de gestion de tous les projets de big data Apache sera un fardeau important pour votre vivier de talents. Il est également sage de profiter des offres existantes (Cloudera, Hortonworks). Sinon, le risque de ne pas aller au-delà de la phase d'expérimentation est assez important. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Le principal problème commercial était de parcourir et de stocker des sites web polonais. Nous avons utilisé le jeu de données CommonCrawl comme source, et le cadre Akka pour le traitement de données hautement parallèle (c'était un problème "trivialement parallélisable") et hdfs avec Cassandra et Apache Spark pour le stockage et le traitement. ### 2. Meilleur système de fichiers distribué pour les grands ensembles de données **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** March 14, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** Ce qui rend une plateforme réussie, c'est sa scalabilité et sa fiabilité. Ce sont deux caractéristiques que Hadoop maîtrise parfaitement. Lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données, Hadoop vous aide à les traiter sans vous inquiéter. HDFS est le meilleur système de fichiers distribué pour les grands ensembles de données. Il est complet avec des intégrations avec de nombreuses plateformes de calcul parallèle. C'est l'outil dont vous avez besoin pour évoluer avec de vastes ensembles de données et il fait des merveilles pour l'utilisation. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** Comme pour tout outil, Hadoop n'est pas une solution miracle pour toutes les tâches liées aux données. Dans les cas où le jeu de données est petit ou implique des transactions, on peut sentir que Hadoop n'est pas à la hauteur de la tâche. Mais pas de plaintes ici, car nous devons réaliser que Hadoop n'est pas conçu pour les petits jeux de données ou les données transactionnelles. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** 1. Nous avons un énorme pipeline de données. 2. Il aide à produire des rapports d'affaires. 3. Nous l'utilisons pour l'analyse des données scientifiques. Pour améliorer notre modèle. ### 3. Cela sert un but important, bien que ce soit souvent mal utilisé ou mal compris. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** March 08, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** Il est extrêmement flexible et capable de gérer les plus grands ensembles de données, tandis que les modèles Map/Reduce facilitent la compréhension du comportement du programme. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** Bien que cela s'améliore, il serait bien d'améliorer l'API de streaming. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Hadoop HDFS:** D'autres ont mentionné une limite inférieure de 1 To pour les données avec laquelle je suis généralement d'accord, bien que je pourrais dire que vous devriez essayer de rester dans les systèmes conventionnels jusqu'à 3-5 To si possible. Un indexage intelligent et un partitionnement peuvent même vous emmener au-delà de cela. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Le problème commercial consistait à extraire et affiner des données à partir d'un grand corpus non structuré. Hadoop nous a permis de faire évoluer ce processus et de pouvoir itérer en utilisant l'ensemble du jeu de données. ### 4. S'appuyant sur Hadoop depuis 2008 **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** March 08, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** HDFS - résout un grand problème et le fait bien. C'est probablement l'un des systèmes de fichiers distribués les plus évolutifs et les plus fiables. Hadoop, en général, a une grande communauté d'experts autour de lui et il est bien entretenu et soutenu. Il est composable, ce qui permet à d'autres systèmes (par exemple, HBase, Spark, etc.) de se superposer facilement sans trop compromettre. HDFS est performant en ce sens qu'il est transparent en ce qui concerne l'emplacement physique des données, permettant une manipulation efficace des données. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** C'est un peu compliqué et pas aussi facile que cela devrait l'être. Pas de bonne séparation des configurations client / serveur. Les API HTTP sont maladroites. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Hadoop HDFS:** HDFS est génial. MapReduce fait également partie de Hadoop, mais est pratiquement obsolète. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** HDFS résout un énorme problème commercial - celui du stockage de big data à la fois bon marché et fiable. Il nous permet à la fois de stocker les données et de les rendre disponibles pour le traitement de manière évolutive. ### 5. J'utilise Hadoop pour mettre à l'échelle des solutions d'apprentissage automatique pour des problèmes de détection de pannes. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** March 08, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** La plateforme Hadoop est essentiellement une norme industrielle ouverte dans le cloud computing, plusieurs outils essentiels pour les applications modernes d'apprentissage automatique de qualité production prennent en charge la mise à l'échelle via Hadoop / Spark. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** La configuration et l'installation de Hadoop et Spark sont ses plus grandes faiblesses. Cela prend souvent un temps d'ingénierie non négligeable pour les configurer et les ajuster. Heureusement, des services comme AWS vous permettent de démarrer rapidement sans autant de configuration. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Hadoop HDFS:** Utilisez AWS si possible, mais configurer votre propre cluster n'est pas aussi effrayant qu'il n'y paraît. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous produisons des systèmes de détection de pannes et de pronostics pour les machines industrielles et les véhicules. Nous utilisons plusieurs statistiques non paramétriques et une bonne dose d'apprentissage automatique pour accomplir cette tâche. Hadoop a considérablement réduit le temps de traitement des résultats et même en développement (après que l'installation initiale et les difficultés de croissance se soient atténuées). ### 6. Mon expérience de l'utilisation de HDFS **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Xiufeng L. | Postdoctoral Researcher, Recherche, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** March 14, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** HDFS offre une grande évolutivité pour gérer des ensembles de données à grande échelle dans un cluster. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** Il ne fournit pas l'interface conviviale pour interagir avec HDFS, par exemple comme l'interface graphique pour un SGBD. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'utilise HDFS pour stocker des données de recherche dans mon projet, un projet de ville intelligente. Le bénéfice reste la scalabilité et la capacité de gérer de grands ensembles de données. ### 7. L'expérience de Tuan sur Hadoop HDFS **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Tuan T. | Research Engineer, Recherche, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** March 12, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** HDFS est le système de fichiers le plus natif dans Hadoop, pris en charge dans tous les cadres basés sur Hadoop et les API de programmation. Il prend en charge les réplications et la vérification du format de manière efficace. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** tout comme les systèmes de fichiers locaux, HDFS nécessite d'écrire beaucoup de code verbeux pour gérer l'ouverture / la fermeture, les lecteurs **Recommandations à d’autres personnes envisageant Hadoop HDFS:** HDFS est le premier protocole IO natif que vous devez maîtriser, avant de penser à d'autres piles de gestion de données plus avancées. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous utilisons HDFS pour gérer nos données dans tous les projets européens auxquels je participe : envoi et réception de données financières, archives web, flux de médias sociaux, etc. ### 8. Expérience étendue avec HDFS dans divers environnements, sur site, cloud, AWS, etc. **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** March 14, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** Est-ce une critique du système de fichiers HDFS ? Si c'est le cas, les performances sont excellentes comparées à, disons, S3 ou d'autres moyens d'accéder aux systèmes de fichiers sur Hadoop. Il est également éprouvé et testé. Cependant, pour que l'enquête ait plus de sens, je répondrai également sur Hadoop en général. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** Inflexible, les données doivent être copiées vers HDFS depuis d'autres endroits, on ne peut pas faire d'accès en temps réel depuis HDFS. Ce sondage n'est pas bien rédigé si c'est principalement sur HDFS que vous avez besoin de retours. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Hadoop HDFS:** Besoin d'un meilleur système de fichiers. Nous devrions pouvoir importer des données d'autres sources plus rapidement. Il devrait également y avoir des capacités en temps réel (en mémoire) intégrées autour de HDFS. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Analytique, intelligence d'affaires. Typiquement, je veux des résultats rapides pour les tâches et j'ai fini par utiliser Impala sur HDFS. ### 9. Hadoop et son avenir **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Chirag M. | Technical Lead, Technologie de l'information et services, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** March 08, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** La base de données sous forme de grands ensembles de données est le besoin d'aujourd'hui. Hadoop le fait avec intégrité, robustesse, et son développement de plugins aide beaucoup également. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** Rien de tel, mais il devrait fournir un support pour les API pour les langues les plus populaires. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je travaille dans le domaine bancaire et de stockage donc le besoin de base de données est indispensable. ### 10. Solution très conviviale pour ceux qui utilisent des bases de données distribuées. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Giridhur S. | Senior Analyst, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** March 14, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** Java est un langage bien connu, donc très accessible pour les débutants. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** La réécriture des fonctions sous forme MapReduce n'est pas toujours facile. Nécessite un peu de pratique. De plus, l'interfaçage avec d'autres langues est légèrement difficile. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Hadoop HDFS:** Euh, je ne peux vraiment pas penser à une meilleure alternative à cela. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'ai utilisé Hadoop pour mettre en œuvre un algorithme de recherche de similarité à travers des photos et des vidéos, pour gérer la grande quantité de données et le rendre évolutif, Hadoop était mon premier choix. ### 11. Infrastructure de données distribuée hautement évolutive **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Enseignement supérieur | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** March 10, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** Il est résilient et conscient des racks. Choisissez HDFS pour une infrastructure de données de plus de 10 To où les données existent sous des formes telles que Thrift, Protobuf, JSON, etc. (pour des ensembles de données diversifiés). Il fonctionne très bien avec des technologies comme Mesos et Aurora. Fonctionne avec de nombreuses solutions (Spark, HBase, Hadoop, Scalding, Cascading, Storm, etc.). **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** C'est difficile à configurer. Les solutions clés en main rendent cela plus facile, tout comme le fait de sous-traiter la configuration. L'élection du maître nécessite un réglage et des connaissances spécifiques, il est donc préférable de choisir des solutions prêtes à l'emploi plutôt que d'essayer de créer votre propre déploiement. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Hadoop HDFS:** Testez votre configuration sous stress et testez les cas limites. Perdre des données est un processus difficile. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** HDFS a résolu les problèmes commerciaux de stockage de données hautement évolutif dans des environnements hautement disponibles et évolutifs. Déversez les données dans HDFS sans vous soucier de l'ETL. ### 12. utiliser HDFS dans le travail fréquent **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** ruichang z. | Data Mining Engineer, Internet, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** March 15, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** hdfs est un système de fichiers distribué, je peux l'utiliser facilement, car sa commande est similaire à la commande de fichiers linux. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** Je pense que le temps de réponse est long, et aussi je trouve peut-être un bug, c'est-à-dire que si je veux me déplacer au milieu d'une commande hdfs tapée en dernier et en modifier une partie, cela effacerait certains caractères derrière. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Hadoop HDFS:** est open source et commande utilisée, et bon logiciel pour les programmeurs de big data **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** algorithme de recommandation pour iqiyi ### 13. Un développeur certifié Hadoop, a également utilisé le système de fichiers Hadoop. **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Ankur S. | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** March 08, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** Évolutif pour des ensembles de données très volumineux. Mais vous devez vraiment avoir des données énormes pour en avoir besoin. La plupart des ensembles de données n'ont pas vraiment besoin de hadoop. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** C'est lent. Même les ensembles de données plus petits sont dispersés et doivent être chargés par des machines individuelles. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Hadoop HDFS:** vous avez vraiment de grandes exigences en matière de données, sinon il existe d'autres solutions en mémoire. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** L'analyse de grands ensembles de données, mais vous ne pouvez pas vraiment faire d'analytique en temps réel. Tout tourne autour du traitement par lots. ### 14. BigB de BigData **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Médias en ligne | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** March 14, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** Travailler sur des pétaoctets de données, ça fonctionne tout simplement !!! Pas besoin d'avoir des machines puissantes, cela fonctionne sur du matériel standard. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** Pas quelque chose que je n'aime pas, mais une limitation qui n'est pas destinée aux petits fichiers. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Hadoop HDFS:** Je ne vois pas d'alternatives pour cela. Je recommanderais d'utiliser Cloudera Manager plutôt qu'une installation basique, car l'installation et la gestion seraient plus faciles. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Analyse des journaux Apache, Analytique, ### 15. pour stocker les données de l'entrepôt de données **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Jianfeng Z. | Member of Technical Staff, Logiciels informatiques, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** March 14, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** Bonne évolutivité et tolérance aux pannes. Méthode d'accès facile : shell et api java **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** Parfois, un problème étrange se produit. La plupart du temps, il peut être résolu à partir des journaux, mais parfois il faut redémarrer le cluster. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** utiliser HDFS pour héberger les données de l'entrepôt de données initialement dans MPP. Très bon marché par rapport à MPP et avec des performances correctes. ### 16. Évolutivité de niveau industriel mais une expérience développeur avec une marge d'amélioration **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** March 14, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** La technologie est gratuite et open source. HDFS est une norme industrielle pour le traitement des big data. Hadoop est basé sur Java, ce qui facilite l'intégration pour la majorité des développeurs. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** L'interface de programmation d'applications Hadoop est concise ; des flux de travail simples doivent parfois être laborieusement convertis dans son paradigme map-reduce. D'autres interfaces (par exemple, Spark) atténuent ce problème. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Hadoop HDFS:** Soyez conscient que Hadoop YARN vise à devenir la prochaine génération de MapReduce. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je suis ingénieur logiciel dans un institut de recherche de premier plan. Nous utilisons Hadoop pour entraîner des modèles prédictifs sur de grands ensembles de données distribuées. ### 17. Je n'utilise Hadoop que pour des projets analytiques ponctuels que je ne peux pas réaliser sur mon ordinateur portable. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Affaires internationales | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** March 14, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** Je l'aime parce qu'il élimine le goulot d'étranglement dû à une puissance de calcul insuffisante, que ce soit sur mon ordinateur portable ou sur le serveur de l'entreprise. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** Franchement, je n'ai eu aucun problème avec Hadoop ni n'ai de désaccord avec aucune de ses parties. Cela dit, je ne suis pas un utilisateur intensif. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'avais un projet qui nécessitait de traiter des images satellites de la NASA qui étaient énormes (1 To par fichier) et qu'il n'était pas possible de traiter sur mon ordinateur portable, surtout lorsque l'analyse est effectuée avec R. C'est là que Hadoop est intervenu et a aidé. ### 18. traitement de big data pour les données par lots **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** tousif k. | Senior Software Engineer, Logiciels informatiques, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** January 10, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** emplois de map-reduce distribués pour traiter des données par lots. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** nécessite un administrateur pour surveiller et maintenir le cluster en fonctionnement **Recommandations à d’autres personnes envisageant Hadoop HDFS:** si vous avez un traitement de données volumineux et en mode batch, alors optez pour hadoop map reduce **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** traitement et rapport de données par lots ### 19. Examen de Hadoop **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Niko G. | Researcher, Télécommunications, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** March 14, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** L'utilisateur n'a pas à se soucier des fonctionnalités de bas niveau. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** La configuration peut représenter un obstacle pour un développeur sans connaissances du système/OS. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Jeu de données CDR (enregistrements d'appels téléphoniques) traité. En raison de la grande quantité de données, le problème ne pouvait pas être résolu en utilisant une base de données traditionnelle ou un traitement en mémoire sans HDFS. ### 20. Ingénieur logiciel **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Internet | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** March 14, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** Hadoop facilite la mise à l'échelle pour gérer de grands ensembles de données. L'API qu'il fournit est simple et intuitive à utiliser. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** L'API pour d'autres langages, par exemple C++, n'est pas aussi complète que celle fournie pour Java. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nettoyage, filtrage, transformation et agrégation des données. Hadoop facilite grandement la mise à l'échelle pour de grands ensembles de données. Cela est particulièrement important dans le domaine de la publicité computationnelle, car nous devons traiter des téraoctets de données brutes et obtenir le résultat dans un délai raisonnable. ### 21. Meilleur système distribué évolutif **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sunil S. | Principal Architect - Big Data & Analytics, Technologie de l'information et services, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** March 14, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** Le plus grand défi d'un système de fichiers hautement disponible et distribué est éliminé avec HDFS. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** C'est lent mais très efficace et si vous savez quels formats de fichiers utiliser, les performances peuvent être extrêmement rapides. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** stockage de données hautement disponible, distribué, lac de données ### 22. Hadoop - Vulnérable par nature **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Viresh H. | Software Developer, Logiciels informatiques, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** August 06, 2015 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** Distribuer les données et le calcul. Le calcul local aux données empêche la surcharge du réseau. Nous pouvons facilement gérer les pannes partielles. Ici, l'ensemble des nœuds peut échouer et redémarrer. Cela évite les horreurs rampantes de l'échec et tolère les systèmes distribués synchrones. Exécution spéculative pour contourner les retardataires. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** 1) Manière rugueuse : Hadoop Map-reduce et HDFS sont rugueux dans leur manière. Parce que le logiciel est en cours de développement actif. 2) Le modèle de programmation est très restrictif : Le manque de données centrales peut être préventif. 3) Les jointures de plusieurs ensembles de données sont compliquées et lentes : Pas d'indices ! Souvent, l'ensemble de données entier est copié dans le processus. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** C'est l'un des avantages d'utiliser Hadoop par rapport à d'autres systèmes distribués est sa courbe de scalabilité plate. Exécuter Hadoop sur une quantité limitée de données sur un petit nombre de nœuds peut ne pas démontrer une performance particulièrement remarquable car les frais généraux impliqués dans le démarrage des programmes Hadoop sont relativement élevés. ### 23. dans des projets personnels **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Roberto O. | Software Developer Engineering, Logiciels informatiques, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** March 14, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** Nous pouvons l'utiliser pour effectuer plusieurs tâches allant de l'analyse simple à des méthodes d'apprentissage automatique plus avancées. J'adapte certains algorithmes d'apprentissage automatique pour tirer parti de HDFS. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** La courbe d'apprentissage et l'intégration avec d'autres solutions. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Problèmes de classification dans des ensembles de données de journaux massifs ### 24. Très belle technologie **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Cataldo M. | Assistant Professor (Ricercatore a Tempo Determinato), Recherche, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** March 10, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** Il garantit une grande évolutivité et de bonnes performances. Cependant, la dernière version a amélioré plusieurs fonctionnalités. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** Toutes les tâches ne peuvent pas être exploitées de manière fructueuse. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Stockage distribué de fichiers. Problèmes de scalabilité. ### 25. Plateforme de données économique et fiable **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Anil G. | Senior Software Developer, Internet, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** July 20, 2015 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** Source ouverte Rentabilité Très évolutif Tolérant aux pannes Haute disponibilité Soutien actif et énorme de la communauté Plateforme distribuée la plus mature et la plus largement utilisée. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** L'exécution de HDFS nécessite beaucoup de démons (au moins 3 Zookeeper, 3 Journal Node, 2NN). La programmation MapReduce n'est pas très facile à apprendre. Trop de nouveaux projets dans Apache Hadoop détournent l'attention de la communauté de la création de produits ROBUSTES limités. (il y a plus de 30 projets dans Hadoop et il est difficile de les suivre maintenant) **Recommandations à d’autres personnes envisageant Hadoop HDFS:** Je ne recommande pas d'utiliser Hadoop si vous avez un très petit ensemble de données (moins de 1 To). Adopter Hadoop/MapReduce a une courbe d'apprentissage. Donc, je recommande de faire des POC avant de finaliser une solution. Ayez au moins 10 machines dans votre production pour tirer parti des systèmes distribués. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous utilisons Hadoop pour stocker et traiter des données. Son efficacité en termes de coût et de vitesse a conduit à de nombreuses optimisations dans notre traitement des données. Hadoop est un standard de facto pour traiter et stocker des données. ### 26. Grande option pour les données non structurées **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Bharadwaj (Brad) C. | Director Of Engineering/Head of Reliability Engineering, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** July 17, 2015 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** Hadoop est un cadre de big data très populaire. Hadoop est basé sur MapReduce, ce qui le rend utile pour les grands ensembles de données. Hadoop peut être utilisé pour presque tous les besoins impliquant de grandes quantités de données et également lorsque les données sont non structurées. La communauté open source a construit des tonnes d'outils autour de lui et l'a fait évoluer en un écosystème. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** Je ne vois aucun désaccord à ce sujet ; la seule chose qui embrouille les gens, c'est que c'est la bonne chose pour résoudre chaque problème. Eh bien, ce n'est pas le cas. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Hadoop HDFS:** Si vous répondez oui à la plupart des questions, alors Hadoop est recommandé 1. Taille des données - a-t-elle des To-Pétaoctets de données 2. Combien de temps pouvez-vous attendre - Hadoop n'est pas un outil de requête instantanée 3. Quelle est la croissance des données attendue 4. Puis-je gérer sans aucune opération en temps réel 5. Quel pourcentage de vos données est structuré - le plus bas, le mieux **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Collecte massive de données, stockage et analyse. Il est extrêmement bon marché de mettre cela en place. Il n'a pas besoin de matériel sophistiqué et c'est open source. Si vous pensez que c'est open source et que vous cherchez du support, il existe des versions d'entreprise de Hadoop de Cloudera, Hortonworks, MapR. ### 27. L'écosystème Hadoop est actuellement le meilleur choix pour de nombreux projets de big data. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** March 08, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** Le support d'entreprise de différents fournisseurs facilite la "vente" au sein d'une entreprise, un large écosystème avec de nombreuses options. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** Il est difficile de trouver de bons ingénieurs en big data ou data scientists. Il y a beaucoup de malentendus au niveau de la direction sur ce que la technologie peut et ne peut pas offrir. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Travaillé sur un logiciel pour créer des vues et des insights clients à 360 degrés pour les industries avec de grandes bases de clients (financier, commerce de détail, télécom, média). ### 28. Spécialiste TIC - CAE **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Aviation et aérospatiale | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** March 08, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** Possibilité de gérer une énorme quantité de données provenant de différentes sources de données. L'intégration avec des langages comme R ou Python pour des analyses mathématiques. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** Il n'est pas facile de comprendre la meilleure approche pour résoudre votre problème et l'outil approprié que vous devez utiliser. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous devons gérer une énorme quantité d'historiques temporels de capteurs et permettre aux utilisateurs de les rechercher et de les corréler avec d'autres sources de données. ### 29. Si vous traitez beaucoup de données, Hadoop est la solution à adopter. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Réseautage informatique | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** March 08, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** Courbe d'apprentissage facile et une grande communauté de soutien. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** C'est utile uniquement si l'ensemble de données avec lequel nous travaillons est énorme. Il existe d'autres concurrents sur le marché qui peuvent être facilement adaptables et même des solutions PaaS qui peuvent être utilisées clés en main. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Rédiger un processus commercial qui traite de la collecte de données utilisateur sur le réseau et créer un rapport. C'est extrêmement utile et évolutif. ### 30. Hadoop pour un utilisateur d'essai **Rating:** 3.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Internet | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** March 08, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** Distribuez les données et le calcul. Le calcul local aux données empêche la surcharge du réseau. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** Le modèle de programmation est très restrictif : le manque de données centrales peut être préventif. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Hadoop HDFS:** Cassandra pourrait être un meilleur choix pour les tâches d'analyse de données **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Utilisation de Hadoop pour l'accumulation de données et les tâches de génération d'événements ### 31. Examen de Hadoop **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Enseignement supérieur | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** March 08, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** Apache Hadoop est puissant et facile à utiliser. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** Hadoop peut être lent, Spark offre de multiples avantages. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Hadoop HDFS:** Réfléchissez à la vitesse dont vous avez besoin et à vos objectifs avec l'utilisation du produit. Spark pourrait être un meilleur choix. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Gérer les grandes données sur les clients avec facilité ### 32. stockage distribué des données des médias sociaux pour l'analyse linguistique **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Recherche | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** March 08, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** Certains détails du stockage des fichiers sont cachés à l'utilisateur. Redondance intégrée. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** La courbe d'apprentissage peut être raide pour les nouveaux utilisateurs. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Besoin de stocker des tableaux de données linguistiques. Nous sommes capables d'avoir de la redondance et de la vitesse, et la concurrence n'a pas été un problème. ### 33. Nouvel utilisateur de Hadoop, j'apprends encore les ficelles du métier. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** March 09, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** La haute disponibilité et comment elle s'interface avec des technologies comme Flink et Spark. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** La barrière élevée à l'entrée pour apprendre les outils et le logiciel. De plus, le configurer pour le développement. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'essaie de créer un moteur de recherche d'informations. ### 34. Intelligence d'affaires avec Hadoop **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Banque | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** March 09, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** J'aime que Hadoop soit facile à utiliser et simple pour construire d'autres logiciels par-dessus. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** Je n'aime pas la difficulté à configurer et à mettre en œuvre certaines fonctions. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Un système d'intelligence d'affaires avec des données marketing et des analyses ### 35. Hadoop est génial si vous savez comment **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Recherche de marché | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** March 08, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** Map reduce est une méthode incroyable pour déplacer de grands ensembles de données. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** Hadoop est très compliqué par rapport à Spark qui évolue rapidement. Syntaxe complexe et déploiement **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Déplacer beaucoup de données ### 36. Le cadre des mégadonnées **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Pradeepkumar K. | Big Data Engineer, Internet, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** April 28, 2015 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** Hadoop est le terme le plus courant utilisé dans le monde des big data. Pour tout ce que vous faites sur les big data, Hadoop sera un élément sous-jacent, donc Hadoop joue un rôle important dans toutes les activités liées aux données. Tout d'abord, Hadoop ne remplace pas un SGBDR régulier. Il est plus adapté aux opérations par lots qu'en temps réel. Il y a récemment Kafka, Spark Streaming qui peuvent être intégrés dans la pile Hadoop et rendre l'analyse en temps réel possible. Hadoop est idéal pour traiter des ensembles de données très volumineux. C'est moins cher ! Une fois le cluster configuré, l'ajout ou la suppression de nœuds est simple. Il y a de très bonnes communautés d'utilisateurs et de développeurs travaillant sur Hadoop. Avec les récentes versions de Hadoop avec Yarn, Haute disponibilité, Fédération, le produit s'améliore de plus en plus. Les hauts benchmarks pour les opérations Hadoop et Map Reduce sont très prometteurs pour l'utiliser. Toutes les opérations de reporting et de data warehouse peuvent être transférées vers HDFS, Hive, pile Hadoop. Hadoop peut faire beaucoup de choses au niveau des fichiers - il divise, fusionne, archive, désarchive et bien plus encore. Il y a presque tous les types d'opérations de fichiers compatibles avec Hadoop et HDFS. Il existe plusieurs cas d'utilisation comme les systèmes de recommandation, l'analyse des réseaux sociaux (données graphiques), l'analyse des sentiments, etc., mis en œuvre avec succès sur Hadoop. Avec Hive, les choses sont beaucoup plus simples. Il suffit de pointer les tables vers les données (délimitées) sur HDFS et de les utiliser comme une base de données ou un DWH. Des outils comme Sqoop, Flume facilitent la conversion des données en streaming et des données SGBDR héritées sur HDFS. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** Franchement, je ne vois aucun inconvénient ou désavantage à utiliser Hadoop ! C'est tout simplement génial. Mais il y a certains cas d'utilisation qui ne conviennent pas à Hadoop :) 1. Pour toutes les transactions 2. Pour les petites données ou les données structurées **Recommandations à d’autres personnes envisageant Hadoop HDFS:** 1. Taille des données - a-t-il des To-Pétaoctets de données 2. Combien de temps pouvez-vous attendre - Hadoop n'est pas un outil de requête instantanée 3. Quelle est la croissance des données attendue 4. Combien de pourcentage de vos données est structuré - le plus bas, le mieux **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** 1. Construction de pipelines de données. 2. Génération de rapports sur des ensembles de données très volumineux. 3. Exécution d'opérations et extraction de résultats à partir de grands ensembles de données. 4. Analyse de données. ### 37. Je l'utilise quotidiennement. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Ressources humaines | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** March 14, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** La nature distribuée du stockage des données. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** Le montant des frais administratifs nécessaires à l'entretien. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Hadoop HDFS:** La norme de facto pour le stockage des données de manière distribuée. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Stocker les documents nécessaires à l'analyse. ### 38. Grand système de gestion des données **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Conseil en gestion | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** January 05, 2016 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** Système fantastique pour travailler avec les grandes données **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** Pas de problèmes avec le logiciel pour l'instant. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Hadoop HDFS:** Excellent logiciel de big data **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Résoudre les problèmes de gestion des données et nous permet de travailler avec de grands ensembles de données. ### 39. Génial pour les données volumineuses et non structurées **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Enseignement supérieur | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** April 28, 2015 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** Hadoop est un cadre de big data très populaire. Hadoop est basé sur MapReduce, ce qui le rend utile pour les grands ensembles de données. Hadoop peut être utilisé pour presque toutes les exigences impliquant de grandes quantités de données et également lorsque les données sont non structurées. Pour utiliser Hadoop, il est nécessaire de savoir comment fonctionne MapReduce et les fonctionnalités de l'informatique distribuée, de préférence en Java. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** Hadoop n'est pas encore aussi bon que les produits RDBMS traditionnels en termes de sécurité. Tous les algorithmes ne peuvent pas être implémentés avec MapReduce. Auparavant, il y avait un problème de point de défaillance unique, mais avec les nouvelles versions de Hadoop, la fédération et la haute disponibilité, ce n'était plus un problème. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Hadoop HDFS:** Hadoop est fortement recommandé pour tous les cas d'utilisation ETL et de reporting. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Il n'a pas besoin de matériel sophistiqué. C'est open source - SANS COÛT Si vous pensez que c'est open source et que vous cherchez du support, il existe des versions d'entreprise de Hadoop de Cloudera, Hortonworks, MapR. ### 40. Un excellent outil si votre cas d'utilisation convient **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** May 14, 2014 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** La capacité de capturer toutes les données dans votre propre écosystème. La capacité de trier ces données et de trouver des informations commerciales. En termes de coût matériel et logiciel, c'est très bon marché (surtout avec les services cloud hébergés). **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** Comme pour tous les outils Hadoop, il y a beaucoup de paramètres à ajuster. Cela prend un bon moment pour optimiser et affiner votre installation Hadoop. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Collecte massive de données, stockage et analyse. Il est extrêmement bon marché de mettre cela en place. ### 41. Hadoop **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Brittany D. | Member of Governor Youngkin's Commission on Human Trafficking Prevention and Survivor Support, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** April 21, 2014 **Qu'aimez-vous le plus à propos de Hadoop HDFS?** C'est facile à utiliser et possède une interface simple. **Que n’aimez-vous pas à propos de Hadoop HDFS?** Selon la structure et la taille de vos tables, cela peut prendre beaucoup de temps pour que les requêtes s'exécutent, et cela ne vous donne pas beaucoup d'informations sur la durée que cela pourrait prendre. **Recommandations à d’autres personnes envisageant Hadoop HDFS:** Je le trouve dépassé par rapport à d'autres outils, mais c'est bien. Il fait le travail. **Quels sont les problèmes que Hadoop HDFS résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Fournir des réponses en matière d'intelligence d'affaires en utilisant des requêtes simples ou complexes qui s'exécutent sur vos bases de données. ## Hadoop HDFS Discussions - [À quoi sert Hadoop HDFS ?](https://www.g2.com/fr/discussions/what-is-hadoop-hdfs-used-for) - 1 comment, 1 upvote - [View Hadoop HDFS pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/fr/products/hadoop-hdfs/reviews?page=3§ion=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-08-15+05%3A40%3A47+-0500&secure%5Bsession_id%5D=1c266892-7cfc-4600-8fc3-1f088fc05e85&secure%5Btoken%5D=02fc3d10c31c4b501bd40de3ce0f187f55affcd966bfe489a43cc405987ef290&format=llm_user) ## Hadoop HDFS Features **base de données** - Collecte de données en temps réel - Répartition des données - Lac de données **Intégrations** - Intégration Hadoop - Intégration de Spark **Plate-forme** - Mise à l’échelle de la machine - Préparation des données - Intégration de Spark **Traitement** - Traitement dans le cloud - Traitement de la charge de travail **Rapports de construction** - Transformation des données - Modélisation des données - Conception de rapports WYSIWYG - API d’intégration - Données en temps réel - Données en temps réel - Intégrations tierces - Intégrations tierces **Plate-forme** - Assistance aux utilisateurs mobiles - Personnalisation - Gestion des utilisateurs, des rôles et des accès - Internationalisation - Bac à sable / Environnements de test - Performance et fiabilité - Étendue des applications des partenaires - Accès mobile - Gestion des métadonnées ## Top Hadoop HDFS Alternatives - [Databricks](https://www.g2.com/fr/products/databricks/reviews) - 4.6/5.0 (1,337 reviews) - [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-bigquery/reviews) - 4.5/5.0 (1,145 reviews) - [Cloudera](https://www.g2.com/fr/products/cloudera/reviews) - 4.1/5.0 (131 reviews)