Hadoop处理数据的特点：Hadoop如何处理数据

在大数据的浪潮之下，越来越多的企业开始搭建起大数据平台，希望通过大数据平台实现对数据价值的进一步挖掘，帮助企业业务实现进一步的增长。在现有的各种大数据平台的框架当中，Hadoop无疑是运用非常广泛的。今天我们就主要从Hadoop来看，聊聊Hadoop处理数据的特点。

Hadoop的核心技术架构，其实就是分布式架构，所以要说Hadoop处理数据的特点，那么首先就是具备分布式特点。通过计算机集群实现大批量数据处理的能力提升，将单独的计算机不能实现的计算处理任务，扩展到一批计算机当中来实现，这样就具备了更高性能的数据处理能力。


Hadoop处理数据，主要针对于数量大的离线场景，其特点包括：

首先，数据量大。真正适合用Hadoop来做数据处理的，都是涉及到超大规模的数据处理的，我们所熟知的阿里、华为，国外的Facebook、Amazon等，都是基于Hadoop来开发的大数据平台。Hadoop集群规模，通过可以达到上百台甚至是几千台机器，面对T级别的数据都是小case。

其次，是离线。Hadoop的整个数据处理，长处就是离线大规模数据处理，实时计算是目前的局限，在时机运用当中，实时数据的处理，常常需要协助Storm、Spark等计算引擎。Hadoop集群中一般都会有大量作业等待被调度，保证资源充分利用。

再次，是数据块大。Hadoop处理数据，首先是基于HDFS来实现数据存储，由于HDFS设计的特点，Hadoop适合处理文件块大的文件，大量的小文件使用Hadoop来处理效率会很低。大量的小文件会产生大量的MetaData，百万级别的文件数目还可行，数据量再增加的话，就会大大拖慢效率了。

同时，Hadoop因为设计的思想就是大吞吐量，随意在数据访问上会有比较明显的延迟。但是这个问题也并非不能解决，通过HBASE，可以在Hadoop集群环境当中，实现低延迟数据访问，也就弥补了这个缺陷。

关于Hadoop处理数据的特点，相信大家看完以上的内容也都有了一定的了解了。在大数据平台的搭建上，基于Hadoop去实现是很多企业的选择，那么在实际的运用当中，还是需要根据企业的自身需求来做一定的调整。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，更多课程详情可联系客服了解！