Hadoop怎么解决大数据问题？Hadoop怎么处理大数据
作者：张老师 浏览次数： 2020-01-09 11:47
越来越多的企业开始认识到大数据的价值，开始搭建自己的大数据平台，而作为目前主流被运用的大数据框架，Hadoop无疑是很多企业的选择，基于Hadoop来搭建企业大数据平台。那么到底Hadoop怎么解决大数据问题呢，下面我们来详细了解一下。
大数据所要解决的问题，其实归根结底就是对数据的处理，但是这个数据并非是传统的机构化的数据，更多的是半结构化、非结构化的数据，并且数据的量级也远超一般的数据，针对这样的数据的处理，才更需要Hadoop系统框架技术的支持。
Hadoop解决大数据问题，核心技术就是分布式架构的支持。通过在普通的计算机之间，搭建起计算机集群，将大的数据处理任务分配到集群当中的各个计算机去执行，这样就大大降低了海量数据处理的压力，以及对于服务器等硬件的需求，为企业大数据处理提供了处理海量数据的基础支撑。
Hadoop的主要工作原理，其实就是通过将大的数据集切割成小的单元，以便能够被快速的查询处理，当用户发出数据处理请求时，先将任务进行切割分配，分别进行计算处理，完成之后，所有的处理结果进行汇总，展示给用户。
为了最大限度的减少数据处理的时间，Hadoop执行数据处理任务采取的是“moves jobs to data”，数据存储在分布式文件系统当中，在用户进行实时搜索、查询或数据挖掘等操作时，访问本地数据，各节点之间将只有一个本地查询结果，大大降低运营开支。
Hadoop解决大数据问题的优势，主要是因为其并行处理和线性扩展能力，分布式文件系统HDFS将数据文件切割成规定的Block，并存在在多个节点当中，MapReduce通过个节点接受来自用户端的数据处理需求，将较大的任务切分成多个小任务，大大提高了系统处理数据的速度和性能。
关于Hadoop怎么解决大数据问题，相信看完上面的介绍，大家对于Hadoop处理大数据，也都有了基本的认识了。当然，以上这只是非常简化地去理解Hadoop对大数据的处理过程，在实际操作当中，操作细节要更复杂地多。成都加米谷大数据，大数据技术知识分享，专业大数据培训班，更多知识分享可联系客服获取！
大数据所要解决的问题，其实归根结底就是对数据的处理，但是这个数据并非是传统的机构化的数据，更多的是半结构化、非结构化的数据，并且数据的量级也远超一般的数据，针对这样的数据的处理，才更需要Hadoop系统框架技术的支持。
Hadoop解决大数据问题，核心技术就是分布式架构的支持。通过在普通的计算机之间，搭建起计算机集群，将大的数据处理任务分配到集群当中的各个计算机去执行，这样就大大降低了海量数据处理的压力，以及对于服务器等硬件的需求，为企业大数据处理提供了处理海量数据的基础支撑。
Hadoop的主要工作原理，其实就是通过将大的数据集切割成小的单元，以便能够被快速的查询处理，当用户发出数据处理请求时，先将任务进行切割分配，分别进行计算处理，完成之后，所有的处理结果进行汇总，展示给用户。
为了最大限度的减少数据处理的时间，Hadoop执行数据处理任务采取的是“moves jobs to data”，数据存储在分布式文件系统当中，在用户进行实时搜索、查询或数据挖掘等操作时，访问本地数据，各节点之间将只有一个本地查询结果，大大降低运营开支。
Hadoop解决大数据问题的优势，主要是因为其并行处理和线性扩展能力，分布式文件系统HDFS将数据文件切割成规定的Block，并存在在多个节点当中，MapReduce通过个节点接受来自用户端的数据处理需求，将较大的任务切分成多个小任务，大大提高了系统处理数据的速度和性能。
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