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东时谈大数据与Hadoop什么关系

开心果烁烁 2017-04-10 2654 0

摘要: 大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 Hadoop项目的目标是建立一个可扩展开源软件框架,能够对大数据进行可靠的分布式处理。

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

Hadoop项目的目标是建立一个可扩展开源软件框架,能够对大数据进行可靠的分布式处理。

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大数据与Hadoop


Hadoop旨在通过一个高度可扩展的分布式批量处理系统,对大型数据集进行扫描,以产生其结果。Hadoop项目包括三部分,分别是Hadoop Distributed File System(HDFS)、HadoopMapReduce编程模型,以及Hadoop Common。 Hadoop平台对于操作非常大型的数据集而言可以说是一个强大的工具。为了抽象Hadoop编程模型的一些复杂性,已经出现了多个在Hadoop之上运行的应用开发语言。Pig、Hive和Jaql是其中的代表。而除了Java外,还能够以其他语言编写map和reduce函数,并使用称为Hadoop Streaming(简写为Streaming)的API调用它们。


什么是流


从技术角度而言,流是通过边缘连接的节点图。图中的每个节点都是“运算符”或“适配器”,均能够在某种程度上处理流内的数据。节点可以不包含输入和输出,也可以包含多个输入和输出。一个节点的输出与另外一个或多个节点的输入相互连接。图形的边缘将这些节点紧密联系在一起,表示在运算符之间移动的数据流。


Streams


Streams 即,IBM InfoSphere Streams。在IBMInfoSphere Streams(简称Streams)中,数据将会流过有能力操控数据流(每秒钟可能包含数百万个事件)的运算符,然后对这些数据执行动态分析。这项分析可触发大量事件,使企业利用即时的智能实时采取行动,最终改善业务成果。


当数据流过这些分析组件后,Streams将提供运算符将数据存储至各个位置,或者如果经过动态分析某些数据被视为毫无价值,则会丢弃这些数据。你可能会认为Streams与复杂事件处理(CEP) 系统非相似,不过Streams的设计可扩展性更高,并且支持的数据流量也比其他系统多得多。此外,Streams还具备更高的企业级特性,包括高可用性、丰富的应用程序开发工具包和高级调度。


以上就是大数据与hadoop的简单介绍,想要了解更多关于大数据的新闻资讯,请关注东时教育官网以及微博微信等平台,Java大数据内容王道授课,Spark,Linux,hadoop,Java实战,东时IT职业双元技能教学授课Javaee大数据课程全新起航。


     

     

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