企业的大数据系统平台,不少都是基于Hadoop来开发的,一方面是因为Hadoop作为开源项目,能够为企业节省大量的成本,另一方面则是因为Hadoop在处理大数据上,技术框架已经比较成熟了,对于企业大数据的处理需求都能够基本满足。那么Hadoop如何处理大数据?下面我们来分享一些Hadoop大数据处理的知识。
Hadoop框架当中,解析的核心问题,就是海量数据的存储和计算,也就是分布式技术,通过将大量的数据处理任务,分配到计算机集群当中去处理,无需高端的服务器,只需要一批配置普通的计算机,搭建好集群环境,就能实现对海量数据的处理。
Hadoop处理大数据,分为五个层次,底层是数据源,数据来源于企业运营数据、客户数据、网站日志、系统日志等等,首先需要将所有的数据源集中起来。
其次是数据加工层,数据工程师们,对数据源进行一系列的抽取、清洗、转化、装载(也可以算是ETL)的过程,首先数据的初处理。
再次是数据仓库,将加工处理后的数据写入数据仓库,进行数据整合和存储,想成数据集。
在接着是数据分析层,按照业务需求,对数据进行分析建模、挖掘、运算等,再输出到可视化的数据分析平台。
最后一层是数据访问层面,对不同的业务需求方,开放不同的权限,实现数据驱动业务发展。
Hadoop如何处理大数据?基本上也是遵循以上的这些层面,逐层执行。Hadoop之所以在大数据平台系统当中成为主流,主要就源于其分布式架构,在数据处理过程中数据提取、变形和加载(ETL)等方面的优势。
Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎,并将碎片任务(Map)发送到多个节点上,之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。这样处理海量数据,将任务分配之后再重新集合起来,大大降低了对硬件系统的要求,企业成本也得到控制。
关于Hadoop如何处理大数据,以上就是从Hadoop大数据处理模式出发的一些知识分享。Hadoop成为大数据领域被主流运用较多的框架系统,也是源于它在大数据处理上具有很强大的优势。成都加米谷大数据,大数据技术分享,
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