hadoop是什么技术(Hadoop的应用场景)

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大家好,今天来为大家解答hadoop是什么技术这个问题的一些问题点,包括Hadoop的应用场景也一样很多人还不知道,因此呢,今天就来为大家分析分析,现在让我们一起来看看吧!如果解决了您的问题,还望您关注下本站哦,谢谢~

一、hadoop是做什么的

提供海量数据存储和计算的,需要java语言基础。

Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。

1、快照支持在一个特定时间存储一个数据拷贝,快照可以将失效的集群回滚到之前一个正常的时间点上。HDFS已经支持元数据快照。

2、HDFS的设计是用于支持大文件的。运行在HDFS上的程序也是用于处理大数据集的。这些程序仅写一次数据,一次或多次读数据请求,并且这些读操作要求满足流式传输速度。

HDFS支持文件的一次写多次读操作。HDFS中典型的块大小是64MB,一个HDFS文件可以被切分成多个64MB大小的块,如果需要,每一个块可以分布在不同的数据节点上。

3、阶段状态:一个客户端创建一个文件的请求并不会立即转发到名字节点。实际上,一开始HDFS客户端将文件数据缓存在本地的临时文件中。

二、hadoop支持什么开发语言

Hadoop带有用Java语言编写的框架,因此运行在 Linux生产平台上是非常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如 C++。MapReduce是处理大量半结构化数据集合的编程模型。编程模型是一种处理并结构化特定问题的方式。

例如,在一个关系数据库中,使用一种集合语言执行查询,如SQL。告诉语言想要的结果,并将它提交给系统来计算出如何产生计算。还可以用更传统的语言(C++,Java),一步步地来解决问题。这是两种不同的编程模型,MapReduce就是另外一种。

1、确定哪些数据属于企业的敏感数据。根据公司的隐私保护政策,以及相关的行业法规和政府规章来综合确定。

2、确保数据保护方案同时采用了隐藏和加密技术,尤其是如果我们需要将敏感数据在Hadoop中保持独立的话。

3、确保需要加密的时候有合适的技术(比如Java、Pig等)可被部署并支持无缝解密和快速访问数据。

参考资料来源:百度百科—Hadoop

三、大数据中hadoop核心技术是什么

1、Hadoop项目是以可靠、可扩展和分布式计算为目的而发展而来的开源软件。

2、可靠:有备份,数据不易丢失。hdfs可以备份数据。

3、可扩展:存储不够,加磁盘,加机器挂磁盘分析CPU内存资源不够,加机器加内存

4、分布式计算:多个机器同时计算一个任务的一部分,然后,把每个计算的结果进行汇总。

5、hadoop核心组件用于解决两个核心问题:存储和计算核心组件:

6、1)Hadoop Common:一组分布式文件系统和通用I/O的组件与接口(序列化、Java RPC和持久化数据结构)。

7、2)Hadoop Distributed FileSystem(Hadoop分布式文件系统HDFS) HDFS是存储数据的地方,就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面。

8、3)Hadoop MapReduce(分布式计算框架)MapReduce是对数据进行处理计算的,它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完,但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

9、4)Hadoop YARN(分布式资源管理器)YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件,有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了,这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源。

四、hadoop是干什么用的

1、提供海量数据存储和计算的。需要java语言基础。

2、Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。

3、Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce则为海量的数据提供了计算。

4、Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。能够对大量数据进行分布式处理的软件框架Hadoop以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。

5、Hadoop是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。

五、hadoop是数据库技术吗

1、Hadoop不是数据库技术。Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。

2、用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

3、Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。

4、Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。

六、Hadoop的优点和缺点是什么

1、Hadoop具有按位存储和处理数据能力的高可靠性。

2、Hadoop通过可用的计算机集群分配数据,完成存储和计算任务,这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中,具有高扩展性。

3、Hadoop能够在节点之间进行动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,处理速度非常快,具有高效性。

4、Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配,具有高容错性。

1、Hadoop不适用于低延迟数据访问。

2、Hadoop不能高效存储大量小文件。

3、Hadoop不支持多用户写入并任意修改文件。

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七、大数据中Hadoop的核心技术是什么

Hadoop核心架构,分为四个模块:

1、Hadoop通用:提供Hadoop模块所需要的Java类库和工具。

2、Hadoop YARN:提供任务调度和集群资源管理功能。

3、Hadoop HDFS:分布式文件系统,提供高吞吐量的应用程序数据访问方式。

4、Hadoop MapReduce:大数据离线计算引擎,用于大规模数据集的并行处理。

Hadoop的高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性,是Hadoop的优势所在,在十多年的发展历程当中,Hadoop依然被行业认可,占据着重要的市场地位。

Hadoop在大数据技术框架当中的地位重要,学大数据必学Hadoop,还要对Hadoop核心技术框架掌握扎实才行。

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