Hadoop学习一(初识大数据)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Hadoop学习一(初识大数据)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录

一 什么是大数据?

二 大数据特征

三 分布式计算

四 Hadoop是什么?

五 Hadoop发展及版本

六 为什么要使用Hadoop

七 Hadoop vs. RDBMS

八 Hadoop生态圈

九 Hadoop架构 


一 什么是大数据?

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。

大数据技术要解决的问题:海量数据存储和海量数据计算

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二 大数据特征

  • 4V特征
    • Volume(大数据量):90% 的数据是过去两年产生
    • Velocity(速度快):数据增长速度快,
    • 时效性高 Variety(多样化):数据种类和来源多样化 结构化数据(如表形式的数据)、半结构化数据(如 json)、非结构化数据(如日志信息)
    • Value(价值密度低):需挖掘获取数据价值
  • 固有特征
    • 时效性
    • 不可变性

三 分布式计算

分布式计算将较大的数据分成小的部分进行处理。

传统分布式计算

新的分布式计算 - Hadoop

计算方式

将数据复制到计算节点

在不同数据节点并行计算

可处理数据量

小数据量

大数据量

CPU性能限制

受CPU限制较大

受单台设备限制小

提升计算能力

提升单台机器计算能力

扩展低成本服务器集群

 

四 Hadoop是什么?

  • Hadoop是一个开源分布式系统架构,解决海量数据存储和海量数据计算的问题
  • 处理海量数据的架构首选
  • 非常快得完成大数据计算任务
  • 已发展成为一个Hadoop生态圈

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五 Hadoop发展及版本

  •  Hadoop起源于搜索引擎Apache Nutch
    • 创始人:Doug Cutting
    • 2004年 - 最初版本实施
    • 2008年 - 成为Apache顶级项目
  • Hadoop发行版本
    • 社区版:Apache Hadoop
    • Cloudera发行版:CDH
    • Hortonworks发行版:HDP

六 为什么要使用Hadoop

  • 高扩展性
    • 在集群间分配任务数据,可方便的扩展数以千计的节点
  • 高可靠性
    • Hadoop底层维护多个数据副本
  • 高容错性
    • Hadoop框架能够自动将失败的任务重新分配
  • 低成本
    • Hadoop架构允许部署在廉价的机器上
  • 灵活,可存储任意类型数据
  • 开源,社区活跃

七 Hadoop vs. RDBMS

Hadoop与关系型数据库对比

RDBMS

Hadoop

格式

写数据时要求

读数据时要求

速度

读数据速度快

写数据速度快

数据监管

标准结构化

任意结构数据

数据处理

有限的处理能力

强大的处理能力

数据类型

结构化数据

结构化、半结构化、非结构化

应用场景

交互式OLAP分析

ACID事务处理

企业业务系统

处理非结构化数据

海量数据存储计算

 

八 Hadoop生态圈

 

九 Hadoop架构 

  • HDFS(Hadoop Distributed File System)
    • 分布式文件系统,解决分布式存储
  • MapReduce
    • 分布式计算框架
  • YARN
    • 分布式资源管理系统 在Hadoop 2.x中引入
  • Common
    • 支持所有其他模块的公共工具程序Hadoop学习一(初识大数据),大数据,hadoop,学习

     

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