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Hadoop和大数据:大数据背景下的Hadoop

作者:张老师 浏览次数: 2020-02-04 18:50
在大数据还没有这么火热之前,Hadoop其实已经默默地存在了,Hadoop的最初原型,起于Google,通过低成本的方式来实现高效的数据处理,而随着大数据的火热,Hadoop的地位也从默默无闻的“小众技术”开始受到广泛关注。Hadoop和大数据,到底该怎么去理解和认识呢?

大数据是互联网发展到如今不可逆的趋势,而关于数据收集、存储、计算处理、应用落地,就需要技术框架来实现,这个时候Hadoop出现了。可以把大数据理解为待处理的原材料,而Hadoop是对原材料进行处理的工具。

Hadoop和大数据

大规模的数据不断在产生,数据体量大、数据增速快、价值密度低、数据格式多样,这些是大数据的典型特征,而要对这样的数据进行处理,对于数据处理系统提出了更高的要求。

Hadoop面对这样的大数据,给出了分布式的解决方案,包括数据收集存储、数据计算处理等各个环节,都给出了相应的解决方案,并且也确实能够实现高效稳定的数据处理。Hadoop系统框架不敢说是完美的,但是确实对现阶段数据处理给出了答案。

数据采集与数据管理、分布式存储和并行计算、大数据应用开发、数据分析与挖掘,涉及到数据处理的各个环节,都能在Hadoop系统当中实现,并且作为开源项目,能够为企业节约很大的成本。

大数据正在各行各业高速发展,Hadoop作为数据分布式处理系统的典型代表,尤其在离线的大规模数据处理上,具有极大的优势,在实时数据的处理上还稍有不足。因此就有了用于处理流数据的Storm、处理关系型数据的Oracle、处理实时机器数据的Splunk等。基于Hadoop系统框架,结合起来,应对各种数据处理任务需求,都能得到很好的满足。

Hadoop和大数据,两者之间关系紧密,Hadoop并非大数据处理的唯一选择,但是确实在现阶段的大数据处理上,能够做到满足各项需求,这对于企业而言,也就够用了。随着大数据的进一步发展,Hadoop也会进一步优化更新,具备更好的数据处理能力。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!
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