大数据与hadoop生态系统：大数据与Hadoop发展趋势
作者：张老师 浏览次数： 2020-01-16 18:01
大数据在近两三年来，无疑是得到了相当大的发展，更多的企业开始意识到大数据的价值，开始重视大数据价值的挖掘和应用，而要实现大数据价值的挖掘和应用，需要大数据处理框架技术的支持。这其中，应用最多的就是Hadoop，大数据与Hadoop生态系统在大数据时代，都得到了很好的发展空间。
根据官方定义，大数据其实就是指那些无法在一定时间内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，而所谓的常规软件工具无法处理，那么就需要新的技术来支持，这也是Hadoop出现的初衷。
事实上，针对于大数据处理，Hadoop不是唯一的解决方案，还有Spark、Storm、Flink等其他的计算框架，这些框架一定程度上来说都能完成大数据处理，但在解决数据任务上，它们又各有优势，所以在实际的大数据平台工作当中，常常被结合起来用，基于Hadoop框架互相补充，共同完成大数据处理任务。
大数据和Hadoop生态系统之间，联系紧密。可以说Hadoop是一个数据管理系统，将海量的结构化和非结构化数据聚集在一起，这些数据涉及传统企业数据栈的几乎每一个层次，其定位是在数据中心占据核心地位。
Hadoop作为基础框架，Hadoop生态系统的各个组件提供专业的数据处理解决方案，从数据存储到数据集成、数据处理以及数据分析师的专用工具等，都能在Hadoop框架下得到解决。
Hadoop最大的优点就是能够提供并行计算，充分利用集群的威力进行高速运算和存储，通过核心的HDFS和MapReduce两大组件，实现对大规模数据的存储和计算。
HDFS为海量数据提供了存储，而MapReduce为海量数据提供了计算框架，还有Yarn、Zookeeper、Hive、HBase、Oozie、Mahout、Pig、Flume、Sqoop等一系列组件工具来实现对数据处理各个环节问题的补充支持。
大数据与hadoop生态系统发展至今，已经形成了相对稳定成熟的工作流程，尤其是企业大数据平台，基于Hadoop已经能够实现大部分的数据需求，对于现阶段的企业大数据价值挖掘，已经达到比较成熟稳定的阶段了。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发2020春季班即将开班，余位不多，详情可联系客服了解！
根据官方定义，大数据其实就是指那些无法在一定时间内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，而所谓的常规软件工具无法处理，那么就需要新的技术来支持，这也是Hadoop出现的初衷。
事实上，针对于大数据处理，Hadoop不是唯一的解决方案，还有Spark、Storm、Flink等其他的计算框架，这些框架一定程度上来说都能完成大数据处理，但在解决数据任务上，它们又各有优势，所以在实际的大数据平台工作当中，常常被结合起来用，基于Hadoop框架互相补充，共同完成大数据处理任务。
大数据和Hadoop生态系统之间，联系紧密。可以说Hadoop是一个数据管理系统，将海量的结构化和非结构化数据聚集在一起，这些数据涉及传统企业数据栈的几乎每一个层次，其定位是在数据中心占据核心地位。
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Hadoop最大的优点就是能够提供并行计算，充分利用集群的威力进行高速运算和存储，通过核心的HDFS和MapReduce两大组件，实现对大规模数据的存储和计算。
HDFS为海量数据提供了存储，而MapReduce为海量数据提供了计算框架，还有Yarn、Zookeeper、Hive、HBase、Oozie、Mahout、Pig、Flume、Sqoop等一系列组件工具来实现对数据处理各个环节问题的补充支持。
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