目前大数据在国内正是火热，而hadoop作为大数据集群处理所必须的技术解决方案可以说是分枝太多，各种商业发行版让人有点不知所措。本文就DKhadoop、Apache原生hadoop、第三方发行版（CDH，HDP，MapR等）做简单的比较，供新手了解学习。
工具/原料
1
DKhadoop
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Apache原生hadoop
3
第三方发行版hadoop（CDH，HDP，MapR）
方法/步骤
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Apache原生hadoop优缺点：Apache原生hadoop的优点：Apache社区版本的hadoop是完全开源免费的，非商业发行版。社区活跃性以及文档、资料详实等方面。
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Apache原生hadoop的缺点：Apache社区的hadoop版本分枝很多，并且部分hadoop存在bug。在选择hadoop,hbase,hive等时就需要考虑兼容性的问题。
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DKhadoop的优点：DKH，有效的集成了整个HADOOP生态系统的全部组件，并深度优化，重新编译为一个完整的更高性能的大数据通用计算平台，实现了各部件的有机协调。因此DKH相比开源的大数据平台，在计算性能上有了高达5倍（最大）的性能提升。
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第三方发行版hadoop（CDH，HDP，MapR）优缺点:第三方发行版hadoop（CDH，HDP，MapR）的优点：基于Apache协议，100%开源；相较于原生的hadoop在兼容性、安全型以及稳定性方面有所提升；版本管理清晰，更新更快；提供了部署、安装、配置工具，大大提高了集群部署的效率，可以在几个小时内部署好集群；运维简单。提供了管理、监控、诊断、配置修改的工具，管理配置方便，定位问题快速、准确，使运维工作简单，有效。
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第三方发行版hadoop（CDH，HDP，MapR）的缺点：第三方hadoop发行版的主要缺点就是涉及到厂商锁定的问题，但这一问题可以通过技术方面解决掉。
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