Hadoop大数据处理培训：Hadoop数据分析平台

大数据时代的来临，一方面是企业对大数据的重视，一方面是大数据技术的成熟，使得大数据在企业落地成为可能。Hadoop作为主流的大数据技术框架，是企业大数据平台搭建的主流选择。今天的Hadoop大数据处理培训分享，我们来聊聊Hadoop数据分析平台如何搭建？

Hadoop作为基础架构平台，围绕Hadoop的技术生态圈，对于各个环节的数据处理需求，都提出了相应的解决方案，如Hive、Spark、Flume、Kafka等，而基于Hadoop来搭建数据分析平台，就需要充分地考虑实际需求。


一个数据分析平台的基本配置，需要满足数据存储、数据同步、数据计算等环节的要求，具体来看——

1、数据存储

基于Hadoop的数据湖可以采用HDFS、Hive和HBase。HDFS是Hadoop平台的文件存储系统，使用分布式数据库Hive或HBase用来做数据湖，存储接入层、数据仓库、数据集市的数据。

Hive和HBase各有优势：HBase是一个NoSQL数据库，随机查询性能和可扩展性都比较好；而Hive是一个基于HDFS的数据库，数据文件都以HDFS文件（夹）形式存放，存储了表的存储位置（即在HDFS中的位置）、存储格式等元数据，Hive支持SQL查询，可将查询解析成Map/Reduce执行，这对传统的数据分析平台开发人员更友好。

数据集市这块可以选择将数据灌回传统数据库（RDBMS），也可以停留在数据分析平台，使用NoSQL提供数据查询或用Apache Kylin来构建数据立方体，提供SQL查询接口。

2、数据同步

通过数据同步功能使得数据到达接入层，使用到了Sqoop和Kafka。数据同步可以分为全量同步和增量同步，对于小表可以采用全量同步，对于大表全量同步是比较耗时的，一般都采用增量同步，将变动同步到数据平台执行，以达到两边数据一致的目的。

全量同步使用Sqoop来完成，增量同步如果考虑定时执行，也可以用Sqoop来完成。或者，也可以通过Kafka等MQ流式同步数据，前提是外部数据源会将变动发送到MQ。

3、ETL及离线计算

使用Yarn来统一管理和调度计算资源。相较Map/Reduce，Spark SQL及Spark RDD对开发人员更友好，基于内存计算效率也更高，建议选择Spark on Yarn作为分析平台的计算选型。

关于Hadoop大数据处理培训，Hadoop数据分析平台，以上就为大家做了一个基本的介绍了。基于Hadoop搭建数据分析平台，其中涉及到的技术框架很多，尤其要对Hadoop生态圈组件有扎实的基础。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，Hadoop大数据培训班，高级技能提升，课程大纲及试学视频可联系客服领取！