Hadoop大数据平台：基于Hadoop的大数据平台开发

在大数据时代，企业对于数据的价值越来越重视，基于企业数据资产的累计，需要搭建自身的大数据平台，来进行数据价值的挖掘运用。目前来说，企业大数据平台，大部分都是Hadoop大数据平台，所以今天我们就主要来聊聊基于Hadoop的大数据平台开发。

之所以需要Hadoop大数据平台来实现对数据的处理，主要是因为大数据时代的数据，依靠与传统的技术工具很难去实现价值挖掘，而Hadoop正好提供了这样的技术框架，并且因为作为开源项目，不会额外增加企业的成本负担。


在现阶段的大数据处理上，主要存在的困难就是数据规模大、数据类型多样、数据新增速度快。

数据规模大，是因为时间序列累计起来的数据量大，另一方面则是各个领域细化的数据也非常多。数据类型多样，文字、图片、视频、音频、网站日志……不同类型的数据要实现整合处理，需要强有力的技术框架支持。至于数据新增快，这更是涉及到我们日常在互联网留下的痕迹，社交、购物、旅行、生活……方方面面都在产生着数据。

在这样的背景下，Hadoop框架成为了大数据处理的优先选择。Hadoop的分布式技术，为大规模的数据处理给出了非常好的解决方案。

Hadoop可以实现基于一批廉价的服务器搭建服务器集群，在集群架构上，可以实现分布式存储和分布式计算，也就是Hadoop的核心技术组件HDFS和MapReduce。

HDFS是基于Hadoop的分布式文件系统，基于集群架构，可以实现高吞吐量的数据访问，对于有超大数据集的数据存储任务，能够很轻松高效的解决。

而MapReduce，基于存储在集群上的数据，在集群的各个服务器上进行数据任务的计算和处理，能够实现多任务并行运算，也就大大提高了大规模数据任务的处理效率。

另外，Hadoop大数据平台开发，还需要掌握spark生态体系、storm实时开发等技术，这些技术组件共同协作，才能更好地满足实际的大规模数据处理需求。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发班正在招生中，详情可联系客服了解！