Hadoop怎樣處理數(shù)據(jù)？Hadoop在大數(shù)據(jù)平臺的開發(fā)上，無疑是很多企業(yè)的第一選擇，國內(nèi)的華為、阿里、騰訊，國外的Facebook、亞馬遜，都是基于Hadoop來開發(fā)自己的大數(shù)據(jù)平臺，這也說明，Hadoop作為大數(shù)據(jù)平臺是比較成熟可靠的。那么Hadoop怎樣處理數(shù)據(jù)？下面和大家詳細(xì)了解一下。
大數(shù)據(jù)其實(shí)主要涉及到的是分布式計(jì)算功能，目前主要的分布式計(jì)算系統(tǒng)，包括Hadoop、Spark和Strom三者。
Hadoop是當(dāng)前的大數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)之一，在商業(yè)運(yùn)用上做得非常好，可以輕松地集成結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化甚至非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。
而Spark，采取的是內(nèi)存計(jì)算，允許將數(shù)據(jù)載入內(nèi)存作反復(fù)查詢，此外還融合數(shù)據(jù)倉庫，流處理和圖形計(jì)算等多種計(jì)算范式，Spark構(gòu)建在HDFS上，能與Hadoop很好的結(jié)合。
Storm呢，主要用于大型數(shù)據(jù)流的分布式實(shí)時(shí)計(jì)算，與Hadoop結(jié)合，為Hadoop帶來了可靠的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理能力。
這三者之間結(jié)合起來，Hadoop在處理數(shù)據(jù)上就有了很強(qiáng)大的能力，分布式計(jì)算、內(nèi)存計(jì)算、實(shí)時(shí)計(jì)算，對于處理大量的數(shù)據(jù)任務(wù)來說，Hadoop都能輕松解決。
Hadoop怎樣處理數(shù)據(jù)？Hadoop處理數(shù)據(jù)，主要是基于分布式文件系統(tǒng)(HDFS)和分布式計(jì)算框架(MapReduce)。
HDFS，分布式文件存儲，將將大文件分解為多個(gè)Block，每個(gè)Block保存多個(gè)副本。提供容錯(cuò)機(jī)制，副本丟失或者宕機(jī)時(shí)自動恢復(fù)。將Block按照key-value映射到內(nèi)存當(dāng)中。
MapReduce，分為Map和Reduce兩個(gè)階段，映射Map，將操作映射到集合中的每個(gè)文檔，然后按照產(chǎn)生的鍵進(jìn)行分組，并將產(chǎn)生的鍵值組成列表放到對應(yīng)的鍵中;Reduce則是把列表中的值化簡成一個(gè)單值，這個(gè)值被返回，然后再次進(jìn)行鍵分組，直到每個(gè)鍵的列表只有一個(gè)值為止。
Hadoop怎樣處理數(shù)據(jù)？以上就是一個(gè)簡單的介紹了，對于大數(shù)據(jù)而言，數(shù)據(jù)處理是核心，Hadoop在數(shù)據(jù)處理技術(shù)上已經(jīng)是相對比較成熟的了，所以才會成為現(xiàn)在大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)的主流選擇。
