Hadoop与大数据：大数据Hadoop架构解析

在大数据时代，基于海量数据的存储和运算无疑是需要解决的首要问题，而Hadoop生态体系，作为目前主流运用的大数据框架，在大数据开发当中起着不可替代的作用。今天，我们就主要来聊聊Hadoop与大数据，大数据Hadoop架构解析。

大数据为什么需要Hadoop，是因为传统的数据计算系统已经不能高效地解决大数据时代量级更大的数据，大数据需要更精确的分析和处理，才能挖掘出其中的价值。Hadoop与大数据之间的关系，一个可以看作是工具、技术以及框架，一个可以看作是是待处理的对象。


要实现大数据价值的挖掘和应用，需要Hadoop技术架构，来实现实时管理和处理大规模的结构化或者非结构化的数据，并且能够保障数据的隐私和安全。

Hadoop框架基于Java语言，在Linux环境运行开发，支持跨计算机集群的大规模数据集的分布式处理。Hadoop架构主要分为四个模块。

Hadoop通用：这些模块是其他Hadoop模块所需要的Java类库和工具。这些类库提供文件系统和操作系统级别的抽象，包含启动Hadoop必须的Java文件和脚本。

Hadoop YARN：这是一个用于任务排班和集群资源管理的框架。

Hadoop分布式文件系统（HDFS）：一个分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问方式。

Hadoop MapReduce：这是一个基于YARN的系统，用于大规模数据集的并行处理。

这四个模块是Hadoop架构的基础模块，除此之外，随着Hadoop的升级更新，基于Hadoop一起的附加软件包，比如Apache Pig、Apache Hive、Apache HBase、Apache Spark等，也都可以算是Hadoop框架下。

而其中Hadoop最核心的组件，还是HDFS和 MapReduce。MapReduce，基于大型硬件集群（上千个节点）、以并行方式处理大规模数据，并确保系统拥有高可靠性和容错性。分布式文件系统（HDFS），以可靠、容错的方式，在小型机的大规模集群（数千台计算机）上运行，确保数据存储。

总的来说，大数据时代Hadoop与大数据是分不开的，大数据的存储计算运行等，需要通过Hadoop相关技术来解决，Hadoop框架也在不断地运用当中升级更新，来满足最新的大数据处理需求。成都加米谷大数据，专注大数据培训，大数据技术知识分享，课程详情可咨询客服了解！