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Hadoop怎样处理数据?

木马童年 2020-10-14 20:20 16 0

Hadoop在大数据平台的开发上,无疑是很多企业的第一选择,国内的华为、阿里、腾讯,国外的Facebook、亚马逊,都是基于Hadoop来开发自己的大数据平台,这也说明,Hadoop作为大数据平台是比较成熟可靠的。那么Hadoop怎 ...

Hadoop在大数据平台的开发上,无疑是很多企业的第一选择,国内的华为、阿里、腾讯,国外的Facebook、亚马逊,都是基于Hadoop来开发自己的大数据平台,这也说明,Hadoop作为大数据平台是比较成熟可靠的。那么Hadoop怎样处理数据?下面和大家详细了解一下。

大数据其实主要涉及到的是分布式计算功能,目前主要的分布式计算系统,包括Hadoop、Spark和Strom三者。

Hadoop是当前的大数据管理标准之一,在商业运用上做得非常好,可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。

而Spark,采取的是内存计算,允许将数据载入内存作反复查询,此外还融合数据仓库,流处理和图形计算等多种计算范式,Spark构建在HDFS上,能与Hadoop很好的结合。

Storm呢,主要用于大型数据流的分布式实时计算,与Hadoop结合,为Hadoop带来了可靠的实时数据处理能力。

这三者之间结合起来,Hadoop在处理数据上就有了很强大的能力,分布式计算、内存计算、实时计算,对于处理大量的数据任务来说,Hadoop都能轻松解决。

Hadoop怎样处理数据?Hadoop处理数据,主要是基于分布式文件系统(HDFS)和分布式计算框架(MapReduce)。

HDFS,分布式文件存储,将将大文件分解为多个Block,每个Block保存多个副本。提供容错机制,副本丢失或者宕机时自动恢复。将Block按照key-value映射到内存当中。

MapReduce,分为Map和Reduce两个阶段,映射Map,将操作映射到集合中的每个文档,然后按照产生的键进行分组,并将产生的键值组成列表放到对应的键中;Reduce则是把列表中的值化简成一个单值,这个值被返回,然后再次进行键分组,直到每个键的列表只有一个值为止。

Hadoop怎样处理数据?以上就是一个简单的介绍了,对于大数据而言,数据处理是核心,Hadoop在数据处理技术上已经是相对比较成熟的了,所以才会成为现在大数据平台开发的主流选择。

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