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大数据处理软件Hadoop简介

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大数据处理中Hadoop是最具代表性的一种软件框架。

       Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。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。Cloudera是一家企业软件公司,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 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。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。

     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。它主要有以下几个优点:

        高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

        高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

        高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快。

        高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配。

        低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比,hadoop是开源的,项目的软件成本因此会大大降低。

        Hadoop带有用Ja va语言编写的框架,因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如 C++。

         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,并将碎片任务发送(Map)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。


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