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时间:2018-08-20 11:49:51  来源:本站  作者:

  Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。 Hadoop 还是可伸缩的,能够处理 PB 级数据。 此外,Hadoop 依赖于社区服务,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。

  用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

  Hadoop实现了一个分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(highthroughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(largedataset)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streamingaccess)文件系统中的数据。

  Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。

  Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。

  hadoop大数据处理的意义 Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构,将大数据处理引擎尽可能的靠近存储,对例如像ETL这样的批处理操作相对合适,因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎,并将碎片任务(Map)发送到多个节点上,之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。

  Hadoop是受欢迎的在Internet上对搜索关键字进行内容分类的工具,但它也可以解决许多要求极大伸缩性的问题。例如,如果您要grep一个10TB的巨型文件,会出现什么情况?在传统的系统上,这将需要很长的时间。但是Hadoop在设计时就考虑到这些问题,采用并行执行机制,因此能大大提高效率。

  Hadoop原本来自于谷歌一款名为MapReduce的编程模型包。谷歌的MapReduce框架可以把一个应用程序分解为许多并行计算指令,跨大量的计算节点运行非常巨大的数据集。使用该框架的一个典型例子就是在网络数据上运行的搜索算法。Hadoop最初只与网页索引有关,迅速发展成为分析大数据的领先平台。

  网格计算通常是指通过现有的互联网,利用大量来自不同地域、资源异构的计算机空闲的CPU 和磁盘来进行分布式存储和计算。这些参与计算的计算机具有分处不同地域、资源异构(基于不同平台,使用不同的硬件体系结构等)等特征,从而使网格计算和Hadoop 这种基于集群的计算相区别开。Hadoop 集群一般构建在通过高速网络连接的单一数据中心内,集群计算机都具有体系结构、平台一致的特点,而网格计算需要在互联网接入环境下使用,网络带宽等都没有保证。

  目前有很多公司开始提供基于Hadoop的商业软件、支持、服务以及培训。Cloudera是一家美国的企业软件公司,该公司在2008年开始提供基于Hadoop的软件和服务。GoGrid是一家云计算基础设施公司,在2012年,该公司与Cloudera合作加速了企业采纳基于Hadoop应用的步伐。Dataguise公司是一家数据安全公司,同样在2012年该公司推出了一款针对Hadoop的数据保护和风险评估。

  hadoop大数据处理的意义 Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构,将大数据处理引擎尽可能的靠近存储,对例如像ETL这样的批处理操作相对合适,因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎,并将碎片任务(Map)发送到多个节点上,之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。

  Hadoop这个名字不是一个缩写,而是一个虚构的名字。该项目的创建者,DougCutting解释Hadoop的得名:“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。我的命名标准就是简短,容易发音和拼写,没有太多的意义,并且不会被用于别处。小孩子恰恰是这方面的高手。”

  Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。

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