hadoop词频统计原理（hadoop为啥不适合实时查询）

Hadoop词频统计是一种分布式处理技术，它可以帮助我们快速地统计一个文本文件中每个单词的出现次数。它的原理是：

1. 首先，将文本文件分割成多个小块，每个小块都可以被一个Hadoop节点处理。

2. 然后，每个节点从自己的小块中读取每个单词，并统计每个单词出现的次数。

3. 接着，每个节点将自己统计出来的结果发送给主节点，主节点将所有节点发送过来的结果进行汇总，得到最终的结果。

Hadoop词频统计的优点是：

1. 它可以快速地处理大量的文本文件，因为它可以将文件分割成多个小块，每个小块都可以被一个Hadoop节点处理。

2. 它可以提供高可用性和可扩展性，因为它可以添加更多的节点来处理更多的文本文件。

3. 它可以提供高性能，因为它可以利用分布式计算来提高处理速度。

Hadoop词频统计的缺点是：

1. 它可能会出现数据倾斜，因为它可能会出现某些节点处理的数据量比其他节点处理的数据量大得多的情况。

2. 它可能会出现网络延迟，因为它需要在不同的节点之间传输数据，而这种传输可能会受到网络延迟的影响。