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　　好程序員大數(shù)據(jù)培訓(xùn)分享Hadoop怎樣處理數(shù)據(jù)?Hadoop在大數(shù)據(jù)平臺的開發(fā)上，無疑是很多企業(yè)的diyi選擇，國內(nèi)的華為、阿里、騰訊，國外的Facebook、亞馬遜，都是基于Hadoop來開發(fā)自己的大數(shù)據(jù)平臺，這也說明，Hadoop作為大數(shù)據(jù)平臺是比較成熟可靠的。那么Hadoop怎樣處理數(shù)據(jù)?

　　大數(shù)據(jù)其實主要涉及到的是分布式計算功能，目前主要的分布式計算系統(tǒng)，包括Hadoop、Spark和Strom三者。

　　Hadoop是當(dāng)前的大數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)之一，在商業(yè)運用上做得非常好，可以輕松地集成結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化甚至非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。

　　而Spark，采取的是內(nèi)存計算，允許將數(shù)據(jù)載入內(nèi)存作反復(fù)查詢，此外還融合數(shù)據(jù)倉庫，流處理和圖形計算等多種計算范式，Spark構(gòu)建在HDFS上，能與Hadoop很好的結(jié)合。

　　Storm呢，主要用于大型數(shù)據(jù)流的分布式實時計算，與Hadoop結(jié)合，為Hadoop帶來了可靠的實時數(shù)據(jù)處理能力。

　　這三者之間結(jié)合起來，Hadoop在處理數(shù)據(jù)上就有了很強(qiáng)大的能力，分布式計算、內(nèi)存計算、實時計算，對于處理大量的數(shù)據(jù)任務(wù)來說，Hadoop都能輕松解決。

　　Hadoop怎樣處理數(shù)據(jù)?Hadoop處理數(shù)據(jù)，主要是基于分布式文件系統(tǒng)(HDFS)和分布式計算框架(MapReduce)。

　　HDFS，分布式文件存儲，將將大文件分解為多個Block，每個Block保存多個副本。提供容錯機(jī)制，副本丟失或者宕機(jī)時自動恢復(fù)。將Block按照key-value映射到內(nèi)存當(dāng)中。

　　MapReduce，分為Map和Reduce兩個階段，映射Map，將操作映射到集合中的每個文檔，然后按照產(chǎn)生的鍵進(jìn)行分組，并將產(chǎn)生的鍵值組成列表放到對應(yīng)的鍵中;Reduce則是把列表中的值化簡成一個單值，這個值被返回，然后再次進(jìn)行鍵分組，直到每個鍵的列表只有一個值為止。

　　Hadoop怎樣處理數(shù)據(jù)?以上就是一個簡單的介紹了，對于大數(shù)據(jù)而言，數(shù)據(jù)處理是核心，Hadoop在數(shù)據(jù)處理技術(shù)上已經(jīng)是相對比較成熟的了，所以才會成為現(xiàn)在大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)的主流選擇。