Hadoop是一种分析和处理大数据的软件平台,是Appach的一个用Java语言所实现的开源软件的加框,可编写和运行分布式应用处理大规模数据,是专为离线和大规模数据分析而设计的,对那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式并不适合。
Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算.大数据在Hadoop处理的流程是:数据是通过了Hadoop的集群处理后得到的结果。
HDFS(Hadoop Distributed File System,Hadoop分布式文件系统),它是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。
MapReduce是一套从海量源数据提取分析元素最后返回结果集的编程模型,将文件分布式存储到硬盘是第一步,而从海量数据中提取分析我们需要的内容就是MapReduce做的事了。
在现实的应用中Hadoop非常适合应用于大数据存储和大数据分析的应用,适合于服务器几千台到几万台的集群运行,支持PB级的存储容量。这是传统数据库不能超越的一点也是最有优势的一点。
Hadoop作用
大数据存储:分布式存储
日志处理:擅长日志分析
ETL:数据抽取到oracle、mysql、DB2、mongdb及主流数据库
机器学习: 比如Apache Mahout项目
搜索引擎:Hadoop + lucene实现
数据挖掘:目前比较流行的广告推荐,个性化广告推荐
Hadoop是专为离线和大规模数据分析而设计的,并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。
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