Hadoop大数据分析：Hadoop对大数据分析的作用

大数据时代，基于大数据价值挖掘的大数据分析，无疑也得到了广泛的重视。又因为大数据开发主流的框架采用的都是Hadoop，所以在做大数据分析的时候也不免要涉及到Hadoop相关的知识。那么今天我们就主要来聊聊Hadoop大数据分析，Hadoop对大数据分析的作用。

因为企业开发大数据系统多使用Hadoop框架，或者在Hadoop框架基础上进行二次开发，所以大数据分析往往也要基于Hadoop平台来工作，了解和掌握Hadoop的相关知识，对于数据分析师开展工作是有好处的。


Hadoop大数据分析，按照数据分析的是否实时在线，可以分为实时数据分析和离线数据分析两种，根据企业的实际业务分析需求，以及企业所在行业属性的关系，这两种情况数据分析师都可能会遇到。

实时数据分析，一般多集中在金融、移动和互联网B2C方面，要求在数秒内完成对上亿行数据的分析，既要快速完成分析，还要不影响用户体验。为了满足这样的需求，开发的Hadoop大数据平台系统，一般会采取传统关系型数据库组成并行处理集群，或者采用一些内存计算平台。

至于其他一些对于数据分析反馈时间要求不高的产品，一般都会采取离线数据分析，减轻系统压力，也能减少硬件成本。离线数据分析，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台，接下来就是数据分析师的工作了。

企业的大数据平台系统，可以根据实际的需求和成本控制等角度考虑，在Hadoop当中接入海量数据采集工具，包括Facebook开源的Scribe、LinkedIn开源的Kafka、淘宝开源的Timetunnel、Hadoop的Chukwa等，这些工具都能帮助企业实现每秒数百MB的日志数据采集和传输需求，实现更快速精确的大数据分析。

关于Hadoop大数据分析，Hadoop对大数据分析的作用，以上就是今天为大家分享的内容了。基于Hadoop的大数据分析，要求数据分析师要熟悉Hadoop相关的系统操作，能够及时准确地完成大数据分析任务。成都加米谷大数据，大数据技术分享，大数据课程培训，详情可咨询客服了解！