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利用Hadoop处理数据:Hadoop数据处理的原理解析

作者:张老师 浏览次数: 2020-01-08 11:59
在Hadoop系统当中,核心解决的问题就是数据处理的问题,从数据引入到整合分析到结果输出,完整地解决数据处理流程当中的所有问题。利用Hadoop处理数据,我们需要对于Hadoop数据处理的原理有清晰的认识和了解,今天我们就主要来聊聊这个问题。

Hadoop平台在处理数据上,是有着极大的优势的,又因为Hadoop是开源项目,对于企业开展大数据来说,可以节约下不少的成本。Hadoop处理数据,主要是通过分布式技术,从存储到计算到再存储,整个流程在计算机集群上完成,对大体量的数据处理任务,也能轻松完成。

利用Hadoop处理数据

数据处理的流程,一般来说,可以分为数据接入(将数据源引入到数据处理系统当中)、
数据整合(将接入的原始数据进行整合,以备下一步的分析使用)、数据查询计算(根据企业数据需求提供相关数据)、数据可视化(将需求的数据提取出来展示给相关用户看)。

利用Hadoop处理数据,大致的流程也是这样的。

数据存储,通过HDFS、Hive和HBase来实现。HDFS是Hadoop平台的文件存储系统,主要负责数据的存储;Hive和HBase各有优势,HBase是一个NoSQL数据库,随机查询性能和可扩展性都比较好;Hive支持SQL查询,可将查询解析成Map/Reduce执行,大大提升数据处理效率。

数据整合,通过Sqoop和Kafka来实现。Sqoop完成全面同步,增量同步如果考虑定时执行,也可以用Sqoop来完成;也可以通过Kafka等MQ流式同步数据,前提是外部数据源会将变动发送到MQ。

数据查询计算,Hadoop通过Yarn来统一管理和调度计算资源,基于MapReduce和Spark完成计算的过程,MapReduce主要实现离线数据计算,Spark基于内存计算,实现数据实时计算。

总体来说,利用Hadoop处理数据能够解决现阶段大部分企业的数据处理需求,而如果是大企业,对于数据处理还有一些通用之外的需求,也可以通过在Hadoop基础上二次开发来实现,Hadoop在数据处理上确实优势明显。成都加米谷大数据,大数据技术分享,大数据专业培训,课程详情可联系客服了解!
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