大数据hadoop 分词,Hadoop大数据技术与应用电子版

Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源项目数据。但是，在选择大型数据框架时，企业不应厚此薄彼。著名专家BernardMarr在一篇文章中分析了Spark和Hadoop的异同。Hadoop和Spark都是big 数据框架，都提供了一些工具来执行常见的big 数据任务，但恰恰，它们执行的是不同的任务。虽然据说Spark在某些情况下比Hadoop快100倍，但它没有分布式存储系统，而分布式存储系统是许多大型数据项目的基础。它可以在几乎无限的普通计算机的硬盘上存储PB级数据 sets并提供良好的可扩展性。你只需要随着数据套的增加而增加硬盘即可。所以Spark需要一个第三方分布式存储。正是因为这个原因，很多大型数据项目都在Hadoop上安装Spark，这样，Spark的高级分析应用就可以使用数据存储在HDFS。与Hadoop相比，Spark真正的优势在于速度。Spark的大部分操作都在内存中，Hadoop的MapReduce系统会下载。

1，解题水平不同。首先，Hadoop和ApacheSpark都是大数据框架，只是各自的用途不同。Hadoop本质上是一个分布式数据基础设施:它将庞大的数据 set分布到由普通计算机组成的集群中的多个节点上进行存储，这意味着你不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。同时，Hadoop会对这些数据进行索引和跟踪，使得large 数据的处理和分析效率达到前所未有的高度。

2.两者可以结合，也可以分离。Hadoop不仅提供了HDFS分布式数据的存储功能，还提供了数据的处理功能，称为MapReduce。所以这里我们可以完全抛弃Spark，使用Hadoop自带的MapReduce来完成数据的处理。相反，Spark不必依附于Hadoop才能生存。但如上所述，它毕竟不提供文件管理系统，所以必须与其他分布式文件系统集成才能运行。

Hadoop是Apache基金会开发的分布式系统基础设施，是用Java语言开发的开源分布式计算平台，适用于大型数据分布式存储和计算平台。Hadoop是一个广泛使用的大数据平台，它本身就是大数据平台的研究人员的工作。Hadoop是目前比较常见的大型数据支撑平台。在Hadoop中添加多个数据集合的方法有很多。MapReduce在Map和Reduce之间提供了数据连接。

猪和蜂巢也有同样的能力申请连接多个数据套。Pig提供复制连接、合并连接和skewedjoin连接，Hive提供map连接和完整外部连接给analyze 数据。一个重要的事实是，通过使用各种工具，如MapReduce、Pig和Hive，数据可以根据其内置的功能和实际需要来使用它们。至于分析Hadoop中大量的数据，Anoop指出，一般来说，在big 数据 Hadoop世界中，有些问题可能并不复杂，解决方案也很直接，但挑战是数据quantity。

Hadoop的三个核心组件是HDFS、MapReduce和YARN。HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，用于存储大规模数据 sets。HDFS将数据分布在多个节点上，支持数据的冗余备份，保证数据的可靠性和高可用性。它是支持Hadoop分布式计算的基础，可以使Hadoop系统高效处理大规模数据。MapReduce是Hadoop生态系统中的分布式计算框架，用于处理大规模数据 sets。

MapReduce框架可以自动管理任务的调度、容错、负载均衡等问题，使Hadoop能够高效运行大型数据处理任务。YARN是Hadoop2.0推出的新一代资源管理器，用于管理Hadoop集群中的计算资源。YARN支持多种应用框架，包括MapReduce和Spark，使得Hadoop生态系统更加灵活多样。

Hadoop在可扩展性、健壮性、计算性能、成本等方面具有不可替代的优势。实际上已经成为互联网公司的主流大数据分析平台。本文主要介绍一种基于Hadoop平台的多维分析和数据挖掘平台架构。作为一家互联网数据分析公司，我们在海量数据分析领域真的是“被赶山”了。多年来，在苛刻的业务需求和数据的压力下，我们尝试了几乎所有可能的大数据分析方法，最终在Hadoop平台上落地。

根据数据分析的实时性，可分为实时数据分析和离线数据分析。实时数据分析一般用在金融、移动、互联网B2C等产品中，经常要求在几秒钟内返回上亿行数据分析，以免影响用户体验。为了满足这种需求，我们可以使用设计良好的传统关系型数据 library来组成并行处理集群，或者使用一些内存计算平台，或者采用HDD架构，这些无疑都需要很高的软硬件成本。

large数据(bigdata)是指在可承受的时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。有人把数据比作一个有能量的煤矿，煤炭按性质分为焦煤、无烟煤、肥煤和瘦煤，而露天煤矿和深山煤矿的采掘成本是不同的。同样，Da 数据不是“Da”而是“有用”，价值含量和挖掘成本比数量更重要。对于很多行业来说，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。