Hadoop数据处理：Hadoop是如何进行数据处理的？

大数据的应用，其实主要需要解决的问题，就是数据处理的问题，如何高效准备地完成海量数据的处理，这是大数据处理的核心。Hadoop框架，正是因为能够完成海量数据的高效处理，因此成为现在主流运用的框架，那么Hadoop数据处理到底是怎样来进行的呢，下面我们来详细了解一下。

相比于传统数据，大数据主要的特征——体量大、多样化、速度快、价值密度低。互联网的发展进步，数据的产生速度更快，累计起来的数据量也就大，并且数据格式多样，文本、图片、视频、语音、日志、邮件等，这些数据混杂在一起，当然，数据价值密度也就大大降低了。


大数据处理，也就是要从大体量、多样化、价值密度低的海量数据当中，去挖掘出价值线索，用以支持业务成长和发展。而已PB、ZB为量级的大数据，想要实现数据处理，既需要硬件的支持，也需要技术的支持，这就是Hadoop得到重视的原因。

Hadoop数据处理，主要靠的是分布式技术，即通过在普通计算机之间搭建起计算机集群，将海量的数据任务分割成小块进行处理，最后进行总和，也就是分布式存储和分布式计算。这也就是Hadoop进行数据处理的原理。

基于Hadoop框架开发的大数据平台，按位存储和处理数据的能力是值得信赖的。Hadoop在计算机集群间分配数据并完成计算任务的，这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中，在节点之间动态地移动数据，保证各个节点的动态平衡，实现快速地对海量数据进行处理。

另外，Hadoop数据处理还有一个明显的优势就是容错性高，在各个节点间进行运算，能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配，确保数据处理的准确性。

总的来说，Hadoop之所以在大数据时代受到企业的青睐，主要就是因为Hadoop数据处理能够满足现阶段的企业大数据处理需求，集数据存储、数据计算、数据分析、数据可视化等功能于一体，处理数据高效便捷。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发2020春季班即将开班，详情可联系客服了解！