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Hadoop吞吐量:Hadoop架构如何提高数据吞吐量

作者:张老师 浏览次数: 2020-01-08 11:54
Hadoop架构在目前的大数据处理上,具有极大的优势,其中主要的一个原因就是Hadoop解决了系统进行数据处理的数据吞吐量的问题。海量的大数据通过Hadoop架构集群能够进行高效稳定的数据处理,那么Hadoop吞吐量是如何通过系统架构得到提升的呢,下面我们来了解一下。

Hadoop系统架构,主要解决的大数据处理的问题,就是海量数据的分布式存储和计算,对于企业大数据的需求,包括数据存储,日志分析,商业智能,数据挖掘等需求都能解决。

Hadoop吞吐量

Hadoop吞吐量主要是基于数据处理流程而言的,数据进入系统,存储→计算→分析→结果再次进行存储,在这个过程中,主要起作用的就是Hadoop的核心组件,HDFS和MapReduce。

HDFS主要负责分布式存储,提供对应用数据高吞吐量的访问。MapReduce则负责分布式计算,在计算机集群上实现对海量数据的计算分析,因为是离线处理,所以能够同时处理的数据量很大,对于Hadoop吞吐量也有提升。

HDFS作为Hadoop的分布式文件系统,具有高度容错性、高度扩展性,适合部署在廉价的机器上,提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。

容错性,主要是因为HDFS采用的是多副本的存储机制,将文件切分成固定大小的block,以多副本形式存储在多台机器上,当其中某台机器发生故障,其他副本仍然能够供正常使用。而扩展性,是因为Hadoop计算机集群结构当中,想要增加一台或多台机器是非常快的,扩展计算资源也很容易,当出现Hadoop吞吐量不足的情况下,能够快速地进行解决。

MapReduce,作为分布式计算框架,主要的优势是对于海量数据的离线处理,数据吞吐量得到保证,但是因为是离线处理,所以具有一定的延时性。MapReduce,分为主要分为Map和Reduce两个过程,先将数据处理任务分块,分配到集群上的计算机进行处理,计算完成后在集合汇总起来。

关于Hadoop吞吐量的问题,主要就是由Hadoop的核心组件来实现的,通过分布式架构,将海量数据的处理任务,进行切割分配,在计算机集群上完成处理,大大提升了同时处理处理的量级,也就实现了数据吞吐量的提升。成都加米谷大数据,大数据技术分享,大数据课程培训,更多学习资料分享可联系客服获取!
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