实战Hadoop：Hadoop系统应用价值解析

Hadoop从问世以来，从最初的默默无闻，到今天受到更多的关注和重视，其实也正是说明Hadoop在大数据处理任务上，确实能够满足企业的绝大部分需求。今天，我们从实战Hadoop的角度来聊聊Hadoop系统的应用价值。

Hadoop从大的版本来说，从1.0到3.0，中间还经历了很多小的版本的更新迭代，这是在实际的大数据处理上，不断遇到新的问题，也在不断去解决问题，优化自身的系统设计。


以Hadoop框架为中心构建的数据分析平台、数据仓库、数据中心，都是对Hadoop技术框架，对大规模数据处理能力的认可。

数据处理方面，Hive、Impala、Hbase等都是基于Hadoop的分布式存储系统HDFS中存储的数据进行大数据处理；

而Oracle、MySQL等OldSQL数据库，Vertica、SequoiaDB等NewSQL数据库也陆续宣布支持对HDFS的访问；

Spark、Storm等分布式计算框架也可以基于Hadoop的分布式文件系统HDFS来实现，补足了Hadoop自身系统在实时数据处理、流处理上的不足。

目前来说，国内外的很多大企业，都是基于Hadoop来搭建大数据平台，包括Amazon、Adobe、阿里巴巴、Cloudspace、EBay、Facebook、IBM、雅虎以及Twitter等等。企业做出这样的选择，也正是因为Hadoop系统具有极大的优势。

首先是高扩展性，Hadoop基于计算机集群环境，能够将数据分发至成千上万个分布式节点及低成本服务器之上，并且以并行方式共同处理同一任务，大大提升数据处理效率。

其次是高可用性，大数据的典型特征之一，就是数据类型多样，而Hadoop在数据处理上，支持对各种来源数据的处理，点击流数据、欺诈检测、电子邮件会话、社交媒体以及日志处理等等都能轻松解决。

另外，节约成本也是Hadoop吸引企业的原因之一。传统的数据存储，要求极高的硬件成本，而Hadoop，基于廉价的PC服务器就能解决这个问题，大大节约了成本。

在大数据的运用当中，Hadoop的江湖地位得到认可，而实战Hadoop不断积累经验，可以实现更高效准确的数据处理，得到进一步的发展和巩固。成都加米谷大数据，大数据技术分享，大数据课程培训，更多详情可联系客服了解！