2020-10-15
大數(shù)據(jù)培訓(xùn) Hadoop
好程序員大數(shù)據(jù)培訓(xùn)分享Hadoop怎樣處理數(shù)據(jù)?Hadoop在大數(shù)據(jù)平臺的開發(fā)上,無疑是很多企業(yè)的diyi選擇,國內(nèi)的華為、阿里、騰訊,國外的Facebook、亞馬遜,都是基于Hadoop來開發(fā)自己的大數(shù)據(jù)平臺,這也說明,Hadoop作為大數(shù)據(jù)平臺是比較成熟可靠的。那么Hadoop怎樣處理數(shù)據(jù)?
大數(shù)據(jù)其實主要涉及到的是分布式計算功能,目前主要的分布式計算系統(tǒng),包括Hadoop、Spark和Strom三者。
Hadoop是當(dāng)前的大數(shù)據(jù)管理標(biāo)準之一,在商業(yè)運用上做得非常好,可以輕松地集成結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化甚至非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。
而Spark,采取的是內(nèi)存計算,允許將數(shù)據(jù)載入內(nèi)存作反復(fù)查詢,此外還融合數(shù)據(jù)倉庫,流處理和圖形計算等多種計算范式,Spark構(gòu)建在HDFS上,能與Hadoop很好的結(jié)合。
Storm呢,主要用于大型數(shù)據(jù)流的分布式實時計算,與Hadoop結(jié)合,為Hadoop帶來了可靠的實時數(shù)據(jù)處理能力。
這三者之間結(jié)合起來,Hadoop在處理數(shù)據(jù)上就有了很強大的能力,分布式計算、內(nèi)存計算、實時計算,對于處理大量的數(shù)據(jù)任務(wù)來說,Hadoop都能輕松解決。
Hadoop怎樣處理數(shù)據(jù)?Hadoop處理數(shù)據(jù),主要是基于分布式文件系統(tǒng)(HDFS)和分布式計算框架(MapReduce)。
HDFS,分布式文件存儲,將將大文件分解為多個Block,每個Block保存多個副本。提供容錯機制,副本丟失或者宕機時自動恢復(fù)。將Block按照key-value映射到內(nèi)存當(dāng)中。
MapReduce,分為Map和Reduce兩個階段,映射Map,將操作映射到集合中的每個文檔,然后按照產(chǎn)生的鍵進行分組,并將產(chǎn)生的鍵值組成列表放到對應(yīng)的鍵中;Reduce則是把列表中的值化簡成一個單值,這個值被返回,然后再次進行鍵分組,直到每個鍵的列表只有一個值為止。
Hadoop怎樣處理數(shù)據(jù)?以上就是一個簡單的介紹了,對于大數(shù)據(jù)而言,數(shù)據(jù)處理是核心,Hadoop在數(shù)據(jù)處理技術(shù)上已經(jīng)是相對比較成熟的了,所以才會成為現(xiàn)在大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)的主流選擇。
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