Hadoop的大数据体系：大数据Hadoop体系详解

要说目前最流行的大数据架构体系，非Hadoop莫属，包括阿里、华为、腾讯、百度等公司，都是基于Hadoop架构体系来开发搭建自己的大数据系统。不得不说，Hadoop作为成熟的大数据应用技术，确实是有着很高的价值的。今天我们就主要来讲讲Hadoop的大数据体系。

上面我们提到，这些头部公司都是通过Hadoop来搭建自己的大数据系统的，但是需要知道的是，他们是在Hadoop的基础上进行二次开发，结合自己的实际业务需求来做相应的调整和改善。这也说明，Hadoop的大数据体系是非常成熟且可利用价值非常高。


Hadoop的大数据体系，从最初的1.0版本到现在的3.X版本，也在不断的更新优化，更加贴近与大数据最新的趋势特征。Hadoop生态系统，通过不同的组件联合起来解决大数据存储、计算、资源调度等数据处理各个环节的问题。

Hadoop的大数据体系，最核心的两大组件是HDFS和MapReduce，前者主要解决数据存储的问题，后者主要解决数据计算的问题。

HDFS，其实全称是Hadoop Distributed File System，翻译过来就是分布式文件储存系统。所谓分布式文件系统，就是将固定的某个文件系统，扩展到任意多个文件系统，众多的节点共同组成文件系统网络。

HDFS通过部署在大量普遍电脑上的计算机集群，提供高吞吐量来访问应用程序的数据；有效解决超大数据量存储和管理难题，数据存储是下一步进行数据分析计算的前提条件。通过分布式文件系统，不管数据是存储在哪个节点上、或者是从哪个节点获取的，都能实现像本地文件系统一样管理和存储文件系统中的数据。

MapReduce，则是分布式并行计算框架，能够实现对于大规模数据集并行处理和运算。MapReduce将一个超大规模计算量的任务或者说数据量分割成无数小的计算任务与计算文件，小的计算任务完成之后，再合并起来。简单来说，Map是计算阶段，Reduce是汇总阶段。

关于Hadoop的大数据体系，以上就是一个简单的介绍了。在大数据处理上，Hadoop是目前应用最为广泛的技术框架，也是最为成熟的技术体系，基于Hadoop技术体系还能进行二次开发，可应用程度非常高。成都加米谷大数据，专业大数据培训，了解更多课程详情，可联系客服咨询！