大数据时代的到来，让很多人开始了解和学习Hadoop。Hadoop是一个分布式处理大规模数据的框架，它的应用非常广泛，也是很多大厂的必备技能。在面试或笔试时，经常会提及一些Hadoop的经典案例。所以，在本文中我们将详细介绍Hadoop笔试题目中常见的经典案例是哪些。
什么是Hadoop？在此之前，我们先来了解一下Hadoop。Hadoop是由Apache基金会开发的一个分布式计算框架，可以处理大规模数据，并能够处理存储在分布式文件系统中的数据，便于数据的处理和管理。它具有分布式存储、分布式处理、自动故障转移、高可靠性等优点。
Hadoop常见的经典案例有哪些？1. Hadoop与MapReduce。
MapReduce是Hadoop的一个分布式计算框架，可以帮助用户处理大规模数据，使数据的处理更加高效和简单化。而Hadoop则是用于存储和管理这些数据。
2. Hadoop与Hive。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用户可以使用SQL语句进行数据的查询和处理。它可以将结构化数据映射到Hadoop的分布式文件系统中，在处理海量数据时很有用。
3. Hadoop与HBase。
HBase是基于Hadoop的分布式数据库，它可以用于实时读写操作。相对于Hadoop的分布式文件系统，HBase更为高效。Hadoop可以将海量数据存储在HBase中，用Hadoop来管理海量数据，可以达到非常好的效果。
4. Hadoop与ZooKeeper。
ZooKeeper是一个分布式协同工具，可以帮助用户协调分布式应用程序的运行状态。在Hadoop的集群中，ZooKeeper可以协调不同节点的任务，确保整个Hadoop集群的稳定。
5. Hadoop与Spark。
Spark是基于Hadoop的一个开源的大数据处理框架，可以在内存中进行计算，速度非常快。在处理复杂的数据时，Spark的效率比Hadoop更高。
6. Hadoop与Flume。
Flume是一个分布式的日志收集系统，可以将各种类型的数据存储在Hadoop的分布式文件系统中。在数据处理和存储方面都有很好的效果。
7. Hadoop与Scoop。
Scoop是一个用于数据迁移和导出的工具，可以将数据从各种关系型数据库中导出到Hadoop的分布式文件系统中。
结论以上7个案例是经典的Hadoop笔试题目，因为在实际应用中，Hadoop的数据处理往往需要配合分布式数据库、日志收集系统、数据迁移工具等配套使用，才能更加有效地处理数据。因此在学习和面试Hadoop时，对这些经典案例的了解是非常重要的。