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首頁精彩閱讀基于Hadoop實戰(zhàn)的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)_大數(shù)據(jù)
基于Hadoop實戰(zhàn)的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)_大數(shù)據(jù)
2014-09-12
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      隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,我們已經(jīng)切實地迎來了一個大數(shù)據(jù)的時代。大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對其內(nèi)容進行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合,對大數(shù)據(jù)的分析已經(jīng)成為一個非常重要且緊迫的需求。目前對大數(shù)據(jù)的分析工具,首選的是Hadoop平臺。Hadoop在可伸縮性、健壯性、計算性能和成本上具有無可替代的優(yōu)勢,事實上已成為當前互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)主流的大數(shù)據(jù)分析平臺。
要點       
       互聯(lián)網(wǎng)點擊數(shù)據(jù)、傳感數(shù)據(jù)、日志文件、具有豐富地理空間信息的移動數(shù)據(jù)和涉及網(wǎng)絡(luò)的各類評論,成為了海量信息的多種形式。當數(shù)據(jù)以成百上千TB不斷增長的時候,我們在內(nèi)部交易系統(tǒng)的歷史信息之外,需要一種基于大數(shù)據(jù)分析的決策模型和技術(shù)支持。    
      大數(shù)據(jù)通常具有:數(shù)據(jù)體量(Volume)巨大,數(shù)據(jù)類型(Variety)繁多,價值(Value)密度低,處理速度(Velocity)快等四大特征。如何有效管理和高效處理這些大數(shù)據(jù)已成為當前亟待解決的問題。大數(shù)據(jù)處理意味著更嚴峻的挑戰(zhàn),更好地管理和處理這些數(shù)據(jù)也將會獲得意想不到的收獲。    
       Google發(fā)布的GFS和MapReduce等高可擴展、高性能的分布式大數(shù)據(jù)處理框架,證明了在處理海量網(wǎng)頁數(shù)據(jù)時該框架的優(yōu)越性。GFS/MapReduce框架實現(xiàn)了更高應用層次的抽象,使用戶無需關(guān)注復雜的內(nèi)部工作機制,無需具備豐富的分布式系統(tǒng)知識及開發(fā)經(jīng)驗,即可實現(xiàn)大規(guī)模分布式系統(tǒng)的部署與大數(shù)據(jù)的并行處理。

      Apache Hadoop開源項目開發(fā)團隊。他們克隆了GFS/MapReduce框架,推出了Hadoop系統(tǒng)。該系統(tǒng)已受到學術(shù)界和工業(yè)界的廣泛認可和采納,并孵化出眾多子項目(如Pig,Zookeeper和Hive等),日益形成一個易部署、易開發(fā)、功能齊全、性能優(yōu)良的系統(tǒng)。

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