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Hadoop 技术手册(一) Hadoop 生态系统

文章评价: 现在是数据的年代。近 10 年来,随着 Web 不断发展状态,数据的大小也在飞速增长,而且丝毫没有慢下来的迹象。统计数据表明,每过去的一年中所生成的数据要大大超过历年的数据的总和。摩尔定律不单对计算机硬件生效,现在对于不断生成的数据也同样有效。面对如此海量的数据,业界用了一个简单明了的词来称呼它: Big Data。 和用行和列来存储结构化信息的方式不同, Big Data 面对的是复杂的,非结构化的存储格式,包括网站、社会性媒体、电子邮件 甚至是视频、演示文稿等等。这是个非常重要的区别,为此,要从 Big Data 中提取有价值的商业信息,都必须依靠某些技术来对这些格式进行可扩展的、精确且有效分析。 紧接着下一个问题就出现了 – 我们如何有效地处理这些 Big Data?在这一领域的开拓者之一是谷歌 Google,它设计了类似 MapReduce 和 Google文件系统等可扩展的框架。受到这些设计的启发,Apache 倡导了一个名为 Hadoop 的开源项目。Apache Hadoop 是一个开源框架,可以对大型数据集的进行跨集群的分布式处理。 Hadoop 生态系统 (Ecosystem) Apache Hadoop 的核心由 2 个子项目组成 – Hadoop MapReduce 和 Hadoop 分布式文件系统。 Hadoop MapReduce 是编程模型,也是一个软件框架,可以编写在集群上进行并行处理大量数据的应用。 HDFS 是 Hadoop 应用所使用的主要存储系统。 HDFS 创建了数据块的多个副本,并将其分发整个集群的计算节点上以便能可靠、且快速的进行计算。其它和 Hadoop 相关的 […]

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