Hadoop的数据处理方式是怎样的？Hadoop数据处理框架

关于大数据，其中最关键最核心的其实对于海量数据的处理，在海量数据处理的过程中，涉及到数据存储、计算、分析等各个环节的任务，这都需要大数据系统平台的支持。以目前主流的Hadoop大数据框架来说，Hadoop的数据处理方式是怎样的，下面我们来详细了解一下。

提到大数据系统平台，Hadoop是无论如何也避不开的，毕竟，Hadoop技术已经今非昔比，从当初的“小透明”，一跃而成为大数据系统平台的主流选择。在Hadoop框架当中，对于海量数据的处理，是能够基本满足大部分的企业大数据的需求的。


在海量数据的处理过程中，数据处理的及时性、准确性，都会对数据分析的结果产生直接的影响，再进一步，对于实际的业务决策也会产生影响。数据处理的流程，包括数据的规整，保证数据的完整性、准确性。

相对传统时期的数据，大数据时代的数据具有更多样的特征，Hadoop框架当中的数据处理，涉及到三个组件：Mapreduce、Hive以及Spark。

Mapreduce在数据处理上，从map阶段到reduce阶段，将数据计算任务先分为小块发配到计算机集群当中分别进行计算，计算完成之后再将计算结果集合起来，写入数据库当中存储起来。在面对海量数据处理任务时，MapReduce能够实现很好的离线数据处理，但是不适用于实时数据处理。

关于Hive，上面我们说到MapReduce主要是对于离线数据的处理，而针对实时在线的数据处理，Hadoop框架当中是基于Hive来实现的。充分利用Hive的特性来进行数据处理，Hive采用SQL的方式底层基于Hadoop的Mapreduce计算框架进行数据处理，这样后期优化也会比较好做。

Spark也是主要针对离线数据处理，Spark基于内存计算的准Mapreduce，在离线数据处理中，一般使用Spark sql进行数据清洗，目标文件一般是放在hdf或者nfs上。spark sql更加倾向于内存处理，大大提高了数据处理的速度。

关于Hadoop的数据处理方式是怎样的，相信看完以上的介绍，大家也都心中有数了，基于Hadoop框架开发的大数据系统，在数据处理上来说是比较完备的，只要用好了各个组件，相互配合，对于大部分企业来说是够用的了。成都加米谷大数据，大数据技术分享，大数据培训课程，课程详情可联系客服了解！