Hadoop大数据架构：Hadoop架构原理解析

在大数据风风火火发展的今天，基于大数据应用落地的一系列操作，所需的技术支持也得到了大家的进一步关注。以Hadoop为例，作为现如今主流的大数据架构体系，入行大数据，怎么也绕不开这个话题。今天我们就主要来聊聊Hadoop大数据架构的一些东西。

大数据的处理，其实涉及到一整个数据流的各个环节，而Hadoop之所以在现如今的大数据处理上得到重用，很大程度上来说，跟Hadoop大数据架构有很大的关系。


Hadoop生态系统，包括了二十几个相关系统组件，针对大数据处理各个环节的大小问题，都能提供相应的解决方案。数据采集、传输、接收、预处理、存储和索引、数据分析与挖掘、可视化与决策，这些在数据处理当中关键的步骤，都能通过Hadoop实现高效率的处理。

一个完整的大数据架构，需要包括至少三个组件：分布式存储系统、并行计算框架、和数据分析工具与算法库，从Hadoop系统来看，也具备这些核心组件。

分布式存储系统，在Hadoop当中就是大家常说的HDFS。HDFS可以存储文本、音频和视频等各种不同格式的数据，可以压缩数据，也可以存储自定义结构的数据。因为HDFS数据以分块备份的方式保存，数据备份可以达到高可靠性，数据分块实现并行I/O达到高性能。但是比较局限的一点在于，HDFS中存储的数据只能追加，不能修改。要实现增删改查，可以借助于另一组件HBASE。

并行计算框架，在Hadoop当中就是分布式计算框架MapReduce，实现任务调度、负责均衡、和错误处理。MapReduce基于磁盘进行大数据计算，分为Map和Reduce两个阶段，先将海量数据计算任务进行切分，分配到集群当中的各台计算机进行计算，中间计算结果都会保存在计算节点的磁盘中计算完成后进行reduce，整体输出计算结果。

数据分析工具和算法库，常见的SQL on Hadoop技术(例如Hive和Spark SQL等)提供了结构化查询语言的功能，常见的数据挖掘算法如分类、聚类、频繁模式等都已经以MapReduce或Spark方式实现。

总体来说，Hadoop大数据架构是能够为目前的大数据处理提供完整的解决方案的，这也是Hadoop框架得到重用的原因，并且随着数据处理新的要求的提出，Hadoop也在不断更新优化，提供更好的解决方案。成都加米谷大数据，大数据知识分享，大数据培训课程，更多详情可联系客服了解！