本篇內(nèi)容介紹了“Hadoop怎么進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過(guò)程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來(lái)就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

站在用戶的角度思考問(wèn)題，與客戶深入溝通，找到上高網(wǎng)站設(shè)計(jì)與上高網(wǎng)站推廣的解決方案，憑借多年的經(jīng)驗(yàn)，讓設(shè)計(jì)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合，創(chuàng)造個(gè)性化、用戶體驗(yàn)好的作品，建站類(lèi)型包括：成都網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣、申請(qǐng)域名、網(wǎng)絡(luò)空間、企業(yè)郵箱。業(yè)務(wù)覆蓋上高地區(qū)。

1. 什么是Hadoop?

Apache Hadoop是一個(gè)開(kāi)源框架，可以讓用戶有效地管理和處理在分布式計(jì)算環(huán)境中的大數(shù)據(jù)。Apache Hadoop包含四個(gè)主要模塊：

(1) Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Hadoop的分布式文件系統(tǒng)中，它類(lèi)似于計(jì)算機(jī)上的本地文件系統(tǒng)。與傳統(tǒng)文件系統(tǒng)相比，HDFS提供了更好的數(shù)據(jù)吞吐量。此外，HDFS提供了出色的可伸縮性。用戶可以輕松地在商用硬件上從一臺(tái)機(jī)器擴(kuò)展到數(shù)千臺(tái)。

(2) YARN

YARN用于計(jì)劃任務(wù)，負(fù)責(zé)整個(gè)管理和監(jiān)控集群節(jié)點(diǎn)和其他資源。

(3) MapReduce

在Hadoop中MapReduce的模塊可幫助計(jì)劃執(zhí)行并行數(shù)據(jù)計(jì)算。MapReduce的Map任務(wù)將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為鍵值對(duì)。減少任務(wù)消耗輸入，對(duì)其進(jìn)行匯總并產(chǎn)生結(jié)果。

(4) Hadoop Common

Hadoop Common在每個(gè)模塊中都使用標(biāo)準(zhǔn)Java庫(kù)。

2. 為什么開(kāi)發(fā)Hadoop?

過(guò)往互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，產(chǎn)生了數(shù)量龐大的Web頁(yè)面。由于數(shù)量龐大，在線搜索信息變得很困難。這些數(shù)據(jù)成為大數(shù)據(jù)，它包含兩個(gè)主要問(wèn)題：

• 難以以有效且易于檢索的方式存儲(chǔ)所有這些數(shù)據(jù)

• 難以處理存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)

開(kāi)發(fā)者致力于許多開(kāi)源項(xiàng)目，以解決上述問(wèn)題，從而更快，更有效地返回Web搜索結(jié)果。他們的解決方案是在服務(wù)器集群之間分布數(shù)據(jù)和計(jì)算以實(shí)現(xiàn)同步處理。

最終，Hadoop成為這些問(wèn)題的解決方案，并帶來(lái)了許多其他好處，包括降低了服務(wù)器部署成本。

3. Hadoop大數(shù)據(jù)處理如何工作?

通過(guò)使用Hadoop，用戶可以利用集群的存儲(chǔ)和處理能力，并實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的分布式處理。本質(zhì)上，Hadoop提供了一個(gè)基礎(chǔ)，可以在該基礎(chǔ)上構(gòu)建其他應(yīng)用程序來(lái)處理大數(shù)據(jù)。

收集不同格式數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序通過(guò)連接到NameNode的Hadoop  API將它們存儲(chǔ)在Hadoop集群中。NameNode捕獲文件目錄的結(jié)構(gòu)以及每個(gè)創(chuàng)建文件的“塊”位置。Hadoop跨DataNode復(fù)制這些塊以進(jìn)行并行處理。

MapReduce執(zhí)行數(shù)據(jù)查詢。它映射出所有DataNode，并減少了與HDFS中數(shù)據(jù)有關(guān)的任務(wù)?！癕apReduce”本身描述了它的作用。Map任務(wù)在提供的輸入文件的每個(gè)節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行，而reducer運(yùn)行以鏈接數(shù)據(jù)并組織最終輸出。

4. Hadoop大數(shù)據(jù)工具有哪些?

Hadoop的生態(tài)系統(tǒng)支持各種開(kāi)源大數(shù)據(jù)工具。這些工具補(bǔ)充了Hadoop的核心組件，并增強(qiáng)了其處理大數(shù)據(jù)的能力。

最有用的大數(shù)據(jù)處理工具包括：

• Apache Hive：Apache Hive是一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，用于處理存儲(chǔ)在Hadoop文件系統(tǒng)中的大量數(shù)據(jù)。

• Apache Zookeeper：Apache Zookeeper可自動(dòng)執(zhí)行故障轉(zhuǎn)移，并減少發(fā)生故障的NameNode的影響。

• Apache HBase：Apache HBase是Hadoop的開(kāi)源非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。

• Apache Flume：Apache Flume是用于數(shù)據(jù)流式傳輸大量日志數(shù)據(jù)的分布式服務(wù)。

• Apache Sqoop：Apache Sqoop是用于在Hadoop和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)之間遷移數(shù)據(jù)的命令行工具。

• Apache Pig：Apache Pig是Apache的開(kāi)發(fā)平臺(tái)，用于開(kāi)發(fā)在Hadoop上運(yùn)行的作業(yè)。使用的軟件語(yǔ)言是Pig Latin。

• Apache Oozie：Apache Oozie是一個(gè)調(diào)度系統(tǒng)，可促進(jìn)Hadoop作業(yè)的管理。

• Apache HCatalog：Apache HCatalog是用于對(duì)來(lái)自不同數(shù)據(jù)處理工具的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序的存儲(chǔ)和表管理工具。

5. Hadoop的優(yōu)勢(shì)

Hadoop是用于大數(shù)據(jù)處理的強(qiáng)大解決方案，并且是處理大數(shù)據(jù)的企業(yè)必不可少的工具。

Hadoop的主要功能和優(yōu)勢(shì)包括：

(1) 更快地存儲(chǔ)和處理大量數(shù)據(jù)

隨著社交媒體和物聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量急劇增加。這些數(shù)據(jù)集的存儲(chǔ)和處理對(duì)于擁有它們的企業(yè)至關(guān)重要。

(2) 靈活性

Hadoop的靈活性使用戶可以保存非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類(lèi)型，例如文本，符號(hào)，圖像和視頻。在傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)(如RDBMS)中需要在存儲(chǔ)數(shù)據(jù)之前對(duì)其進(jìn)行處理。但是對(duì)于Hadoop，不需要預(yù)處理數(shù)據(jù)，因?yàn)榭梢园丛瓨哟鎯?chǔ)數(shù)據(jù)并決定以后如何處理它。換句話說(shuō)，它表現(xiàn)為NoSql數(shù)據(jù)庫(kù)。

(3) 強(qiáng)大的處理能力

Hadoop通過(guò)分布式計(jì)算模型處理大數(shù)據(jù)。它高效地利用處理能力，使其既快速又高效。

(4) 降低成本

許多團(tuán)隊(duì)由于其高昂的成本而放棄了諸如Hadoop之類(lèi)的框架之前的項(xiàng)目。Hadoop是一個(gè)開(kāi)放源代碼框架，可以免費(fèi)使用，并且使用低成本的商品硬件來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

(5) 可伸縮性

Hadoop允許僅通過(guò)更改集群中的節(jié)點(diǎn)數(shù)即可快速擴(kuò)展系統(tǒng)，而無(wú)需進(jìn)行大量管理。

(6) 容錯(cuò)

使用分布式數(shù)據(jù)模型的眾多優(yōu)勢(shì)之一是其容忍故障的能力。Hadoop不依賴硬件來(lái)維持可用性。如果設(shè)備發(fā)生故障，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)將任務(wù)重定向到另一臺(tái)設(shè)備。容錯(cuò)是可能的，因?yàn)榭梢酝ㄟ^(guò)在整個(gè)集群中保存多個(gè)數(shù)據(jù)副本來(lái)維護(hù)冗余數(shù)據(jù)。換句話說(shuō)，在軟件層保持高可用性。

6. 三種主要用例

(1) 處理大數(shù)據(jù)

建議將Hadoop用于海量數(shù)據(jù)，通常范圍為PB或更大。它更適合需要大量處理能力的海量數(shù)據(jù)。對(duì)于處理幾百GB范圍內(nèi)的少量數(shù)據(jù)的企業(yè)而言，Hadoop可能不是最佳選擇。

(2) 存儲(chǔ)各種數(shù)據(jù)

使用Hadoop的眾多優(yōu)勢(shì)之一是它具有靈活性并支持各種數(shù)據(jù)類(lèi)型。不管數(shù)據(jù)是由文本，圖像還是視頻數(shù)據(jù)組成，Hadoop都可以有效地存儲(chǔ)它。企業(yè)可以根據(jù)需要選擇如何處理數(shù)據(jù)。Hadoop具有數(shù)據(jù)湖的特性，因?yàn)樗峁┝藢?duì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的靈活性。

(3) 并行數(shù)據(jù)處理

Hadoop中使用的MapReduce算法協(xié)調(diào)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的并行處理，這意味著可以同時(shí)執(zhí)行多個(gè)任務(wù)。但是不允許進(jìn)行聯(lián)合操作，因?yàn)檫@會(huì)混淆Hadoop中的標(biāo)準(zhǔn)方法。只要數(shù)據(jù)彼此獨(dú)立，它就會(huì)包含并行性。

7. Hadoop的實(shí)際應(yīng)用

全球的企業(yè)都在應(yīng)用Hadoop大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。那么，具有有哪些Hadoop的實(shí)際應(yīng)用呢?

(1) 了解客戶需求

如今，Hadoop已被證明對(duì)于了解客戶需求非常有用。金融行業(yè)和社交媒體中的大型公司使用它通過(guò)分析有關(guān)其活動(dòng)的大數(shù)據(jù)來(lái)了解客戶需求。

企業(yè)使用數(shù)據(jù)為客戶提供個(gè)性化服務(wù)?？赡芤呀?jīng)根據(jù)用戶的興趣和互聯(lián)網(wǎng)活動(dòng)，通過(guò)在社交媒體和電子商務(wù)網(wǎng)站上顯示的廣告來(lái)體驗(yàn)到這一點(diǎn)。

(2) 優(yōu)化業(yè)務(wù)流程

Hadoop通過(guò)更好地分析業(yè)務(wù)和客戶數(shù)據(jù)來(lái)幫助優(yōu)化業(yè)務(wù)績(jī)效。趨勢(shì)分析和預(yù)測(cè)分析可以幫助公司定制其產(chǎn)品和庫(kù)存，以增加銷(xiāo)售額。這樣的分析將有助于更好的決策并帶來(lái)更高的利潤(rùn)。

此外，企業(yè)使用Hadoop通過(guò)收集有關(guān)彼此交互的數(shù)據(jù)來(lái)監(jiān)控員工的行為，從而改善工作環(huán)境。

(3) 改善醫(yī)療保健服務(wù)

醫(yī)療行業(yè)的機(jī)構(gòu)可以使用Hadoop監(jiān)控有關(guān)健康問(wèn)題和醫(yī)療結(jié)果的大量數(shù)據(jù)。研究人員可以分析這些數(shù)據(jù)以識(shí)別健康問(wèn)題，預(yù)測(cè)用藥并決定治療計(jì)劃。這種改善將使各國(guó)能夠迅速改善其衛(wèi)生服務(wù)。

(4) 金融交易

Hadoop擁有先進(jìn)的算法，可以使用預(yù)定義的設(shè)置掃描市場(chǎng)數(shù)據(jù)，以識(shí)別交易機(jī)會(huì)和季節(jié)性趨勢(shì)。金融公司可以通過(guò)Hadoop的強(qiáng)大功能自動(dòng)執(zhí)行大多數(shù)操作。

(5) 用于物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備取決于數(shù)據(jù)的可用性與有效運(yùn)行。設(shè)備制造商將Hadoop用作數(shù)十億筆交易的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。由于物聯(lián)網(wǎng)是一種數(shù)據(jù)流概念，因此Hadoop是一種適用于管理其所包含的大量數(shù)據(jù)的實(shí)用解決方案。Hadoop不斷更新，使我們能夠改進(jìn)與物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)一起使用的指令。Hadoop的其他實(shí)際用途包括改善設(shè)備性能，改善個(gè)人量化和性能優(yōu)化，改善運(yùn)動(dòng)和科學(xué)研究。

8. 使用Hadoop有哪些挑戰(zhàn)?

每個(gè)應(yīng)用程序都具有優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)。Hadoop也帶來(lái)了不少的挑戰(zhàn)：

(1) MapReduce算法并不總是解決方案

MapReduce算法并不支持所有方案。它適用于簡(jiǎn)單的信息請(qǐng)求和問(wèn)題，這些請(qǐng)求和問(wèn)題分解成多個(gè)獨(dú)立的單元，但不適用于迭代任務(wù)。MapReduce對(duì)于高級(jí)分析計(jì)算效率低下，因?yàn)榈惴ㄐ枰罅康幕ネ?，并且在MapReduce階段創(chuàng)建多個(gè)文件。

(2) 完全開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)管理

Hadoop沒(méi)有提供用于數(shù)據(jù)管理，元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)治理的綜合工具。此外，它缺少數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和確定質(zhì)量所需的工具。

(3) 人才缺少

由于Hadoop陡峭的學(xué)習(xí)曲線，很難找到具有Java技能的入門(mén)級(jí)程序員，而這些技能足以使MapReduce高效。這種密集性是提供商對(duì)將關(guān)系(SQL)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)置于Hadoop之上感興趣的主要原因，因?yàn)椴檎揖哂蠸QL方面扎實(shí)知識(shí)而不是MapReduce技能的程序員要容易得多。

Hadoop管理既是一門(mén)藝術(shù)，也是一門(mén)科學(xué)，需要對(duì)操作系統(tǒng)，硬件和Hadoop內(nèi)核設(shè)置有所了解。

(4) 數(shù)據(jù)安全性

Kerberos身份驗(yàn)證協(xié)議是朝著使Hadoop環(huán)境變得安全的重要一步。數(shù)據(jù)安全對(duì)于保護(hù)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)免受分散的數(shù)據(jù)安全問(wèn)題至關(guān)重要。

“Hadoop怎么進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！

當(dāng)前題目：Hadoop怎么進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理
本文路徑：http://aaarwkj.com/article6/gihcig.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供網(wǎng)站設(shè)計(jì)、外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)、自適應(yīng)網(wǎng)站、網(wǎng)站排名、域名注冊(cè)、做網(wǎng)站

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請(qǐng)盡快告知，我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場(chǎng)，如需處理請(qǐng)聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來(lái)源： 創(chuàng)新互聯(lián)