Java操作hadoop：Java大数据Hadoop编程应用

在现阶段的大数据发展当中，Java与大数据的关系还是比较亲近的，在大数据学习阶段，基础的学习准备就是要有一定的Java编程基础，因为整个Hadoop就是使用Java编程来实现的。在大数据工程师们的实际工作当中，使用Java操作hadoop也是常有的情况。

Java 作为IT技术领域的“老大哥”，历经多年的发展，已经形成了相当成熟的一套体系结构，Web开发、Android开发和大数据开发等等，都需要Java编程来实现，这也给了Java技术人员更多的发展空间。


而在Java大数据开发方向，Java主要的作用就在于Hadoop框架的搭建和运维。Hadoop最初是由Google研发的大规模分布式并行计算模型，用于海量数据离线计算。后来由Apache作为开源项目推出，成为现如今大数据处理的主流系统框架之一。

Hadoop框架具有很明显的优点，例如容错性强、易于编程、扩展伸缩性强等，同时又具有很明显的缺点，包括不擅长实时和流式计算、不擅长有向无环图DAG计算、用于一次写多次读场景，不支持多用户写入和随机文件修改等。

Hadoop框架的MapReduce运行过程，涉及到input、split、map、shuffle、reduce、output等，而shuffle过程包括sort、copy、combine操作，reduce之前有时涉及二次排序。Hadoop框架当中的所有计算需求，都需要转换成MapReduce来执行。

而Java操作Hadoop，简单来说就是需要通过Java来写MapReduce程序。

用Java编写MapReduce程序，在以前和现在都有广泛应用，Java面向对象编程，设计模式成熟，通用性好，并且Java方面第三方类库非常丰富。

用Java来写MapReduce，也有明显的优势。首先定制性强，比如定制partitioner、定制combiner等，其次数据类型和数据结构丰富，队列、堆栈、自定义类等使用方便；第三控制性非常高，包括MR运行过程的一些控制，map端join等。

总体来说，Java操作Hadoop还是有一定的优势的，但是在具体的大数据处理工作当中，还需要根据实际情况来决定，只要能够提升工作效率，那么用Java操作Hadoop也无不可之处。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，课程详情可联系客服了解！