Hadoop如何处理大数据？Hadoop大数据处理模式

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，专业大数据培训，课程详情可联系客服了解！