大数据平台Hadoop：Hadoop数据处理平台简介

要对海量大数据实现价值挖掘和运用，首先需要解决的问题就是将这些来源各异、格式各异、快速新增的数据资源进行整合处理，而实现这个整合处理的任务，需要大数据平台提供支持。现有的大数据平台当中，Hadoop无疑是备受关注的一个，今天我们就主要来聊聊Hadoop数据处理平台。

要说大数据平台，Hadoop并非是唯一的一个，但是确实是现在应用最广泛的一个，为什么呢？因为一方面，Hadoop开源，对企业而言能够节约下不少的成本，另一方面，Hadoop框架作为大数据平台，在大数据处理上确实有着不可替代的优势。


作为现在主流应用较多的大数据平台，Hadoop学习也成为大数据学习的重心。

学习Hadoop，首先从Hadoop的三大核心组件开始学起——

HDFS，分布式文件系统，将大数据存储分布在计算机集群当中，以流式数据访问模式来存储超大文件。流式数据访问允许一次写入、多次读取、顺序读取，另外因为HDFS采取的是分布冗余存储数据方式，HDFS具有很高的可靠性。

HDFS由NameNode、DataNode组成，NameNode是主节点，负责存储文件的原数据，如文件名、文件目录结构、文件属性（生成时间、副本数、文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode。而DataNode是存储文件的最小单元，在集群当中可以有无数个，为数据块提供存储空间。

MapReduce负责分布式计算，分为map和reduce两个阶段，Map阶段并行处理输入数据，而Reduce阶段对Map阶段的结果进行合并，然后输出最终的结果。

在面对大规模的数据处理任务时，为了实现整个集群的动态均衡，所以又出现了进行计算资源分配调度的Yarn组件系统。Yarn由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster、Container组成。ResourceManager是主控，NodeManager提供支持，Container是运行资源管理池。

目前来说，大数据平台Hadoop在一定程度上是比较成熟完备的，对于一般企业的绝大部分数据处理需求都能实现，并且这个系统还在不断地完善当中，作为技术从业人员，也要不断更新自己的技术知识储备。成都加米谷大数据，专业大数据培训班课程，大数据开发2020春季班正在招生中，详情可联系客服了解！