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大数据实例入门:大数据Hadoop入门须知

作者:张老师 浏览次数: 2020-03-17 17:42
在大数据的学习当中,很多小伙伴相信都听过这样的说法——学大数据必学Hadoop。Hadoop在大数据学习当中的重要性由此可见,作为已经有十多年历史的计算框架,Hadoop至今仍然有着强大的生命力。今天我们就从大数据实例入门的角度,来聊聊大数据Hadoop入门须知。

大数据真正实现从概念走向落地,其中很关键的一点就在于大数据技术的成熟,尤其是以Hadoop为代表的大数据计算框架,真正为大规模数据处理提供了专业稳定的支持。想要学习大数据,那么对Hadoop就必须做到掌握牢靠。

大数据实例入门

大数据具有典型的极大特征,数据规模大、数据格式多样、数据新增快,而面对这样的大规模数据,Hadoop提供了可靠的解决方案——分布式计算。

基于大量廉价的PC软件,搭建起分布式计算机集群,将大规模的数据计算任务,切分成若干个小的任务,然后进行小任务的并行计算,从而实现低成本的完成大数据计算任务。

Hadoop的核心组件,包括HDFS、MapReduce和Yarn。

HDFS是分布式文件系统,借助HDFS,将集群架构下每一台计算机中的硬盘资源汇聚起来,无论是存储计算还是调用,都可以视为一块硬盘使用。在资源管理层面,Yarn负责集群管理和调度软件。

MapReduce既是计算框架也是编程模型,将复杂的、运行在大规模集群上的并行计算过程高度抽象成两个函数——Map和Reduce,从而实现大批量数据的离线计算。

基于Hadoop框架,我们能够实现对大规模数据的批量处理。Hadoop框架具有典型的特征——

高可靠性。采用冗余数据存储方式,即使某副本发生故障,其他的仍能正常提供服务。

高效性。采用分布式存储和分布式处理两大核心技术,能高效处理PB级数据。

可扩展性。可高效稳定运行在廉价的计算机集群上,扩展到数以千计的计算机节点上。

关于大数据实例入门,大数据Hadoop入门须知,以上就是简单的分享了。大数据在行业当中的落地应用发展非常快,而Hadoop在其中仍然起着很重要的作用,学大数据一定要重视Hadoop这一块的掌握。成都加米谷大数据,专业大数据培训机构,Hadoop大数据开发班,本月正在招生中,课程大纲及学习资料可联系客服获取!
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