“大数据处理”的现状 Scaling up and out: Towards an efficient processing of big Data-Toy模板网

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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Hadoop 是 Apache 基金会于 2007 年推出的开源分布式计算框架。它是一个通用计算平台，可用于存储、处理和分析大量的数据集。它是一个分布式文件系统（HDFS），一个资源管理器（YARN），和一些常用的组件如 MapReduce、Hive 和 Pig。在数据量达到海量或者规模不断扩大的情况下，传统的数据处理方式已无法满足需求。Hadoop 自身具备了非常强大的处理能力，可以将复杂任务分布到多台服务器上并行运行。
随着 HDFS 的普及以及各种大数据处理工具的出现，越来越多的人开始使用 Hadoop 来进行大数据处理。然而，由于其分布式特性，Hadoop 在实际应用中仍存在诸多缺陷。比如：

大数据集处理速度慢

在 HDFS 中存储的数据块分布在多个节点上，需要从不同节点读取才能组成完整的数据集。对于海量的数据集来说，每次读取的时间可能长达数十秒甚至几分钟。
数据处理容错率低

当某个节点出现故障时，整个集群的服务不可用。另外，当某些节点的数据丢失或损坏时，也会影响数据的可用性。
大数据集的规模受限

在传统的单机系统中，内存大小决定了数据集的处理容量；而在 Hadoop 中则没有这样的限制。
管理复杂

Hadoop 系统本身包括多个组件，每个组件都有相应的配置参数，且组件间相互依赖。系统调优往往要耗费大量的人力物力。
此外，由于各个组件的架构不同，难以统一管理，因此无法实现统一的集群管理、监控、日志采集等功能。

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