Hadoop与大数据：Hadoop大数据处理的意义

在大数据领域，Hadoop俨然已经成为了大数据平台的主流框架选择了，而实现对大批量数据价值的挖掘，基于Hadoop技术体系，能够实现高速稳定的数据处理。这是Hadoop备受重视的原因，Hadoop与大数据，两者之间互相成就，密不可分。

Hadoop与大数据之间的关系，应该怎样去定义呢？


所谓大数据，其实就是大批量数据累计成为数据源，通过对这些数据源的分析处理，来实现价值挖掘。但是由于互联网的快速发展，这样累积下来的数据源，数据规模已经超出了传统软件工具等能够处理的范围，所以才被称为是“大”数据。

如何实现对这些数据源的分析处理呢，Apache基于之前的一些研究，设计了Hadoop，通过分布式架构来实现对大规模数据任务的处理，将数据处理的“战场”，从一台机器扩展到多台机器，在集群环境当中，将大任务分解为小任务，若干个小任务同时进行计算处理，解决了数据规模大的问题，也解决了数据处理效率的问题。

但同样需要知道的是，Hadoop作为分布式数据处理系统，确实在大数据的处理上很有优势，但这并不代表着大数据处理只能依靠Hadoop。

事实上，Hadoop之外，大数据处理系统还有很多，比如说处理流数据的Storm、处理关系型数据的Oracle、处理实时机器数据的Splunk，这些框架系统也同样对大数据处理有贡献，并且能够各展所长。

Hadoop与大数据不是一对一的关系，而是基于什么样数据处理需求选择什么样的数据处理系统。Hadoop在大数据处理应用当中得到广泛运用，是因为在数据提取、变形和加载(ETL)方面，具有明显的优势。

在Hadoop系统框架当中，大数据处理引擎尽可能的靠近存储，MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务(Map)发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里，这样的处理形式能够高效且准确地处理数据。

Hadoop与大数据，在现阶段来说已经实现了比较好的应用发展，但是在未来的发展当中，Hadoop和大数据还会基于自身有更多的发展，Hadoop的分布式技术可能在更多领域得到运用，大数据的价值也将得到更进一步的挖掘。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，2020大数据开发班正在招生中，详情可联系客服了解！