一、什么是Hadoop?

Apache Hadoop是一个开源框架，可以让用户有效地管理和处理在分布式计算环境中的大数据。

二、为什么开发Hadoop?

过往互联网的不断发展，产生了数量庞大的Web页面。由于数量庞大，在线搜索信息变得很困难。这些数据成为大数据，它包含两个主要问题：难以以有效且易于检索的方式存储所有这些数据、难以处理存储的数据。

开发者致力于许多开源项目，以解决上述问题，从而更快，更有效地返回Web搜索结果。他们的解决方案是在服务器集群之间分布数据和计算以实现同步处理。最终，Hadoop成为这些问题的解决方案，并带来了许多其他好处，包括降低了服务器部署成本。

三、Hadoop大数据处理如何工作?

通过使用Hadoop，用户可以利用集群的存储和处理能力，并实现大数据的分布式处理。本质上，Hadoop提供了一个基础，可以在该基础上构建其他应用程序来处理大数据。

收集不同格式数据的应用程序通过连接到NameNode的Hadoop API将它们存储在Hadoop集群中。NameNode捕获文件目录的结构以及每个创建文件的“块”位置。Hadoop跨DataNode复制这些块以进行并行处理。

MapReduce执行数据查询。它映射出所有DataNode，并减少了与HDFS中数据有关的任务。“MapReduce”本身描述了它的作用。Map任务在提供的输入文件的每个节点上运行，而reducer运行以链接数据并组织最终输出。

四、 Hadoop的优势

(1) 更快地存储和处理大量数据

随着社交媒体和物联网的不断发展，要存储的数据量急剧增加。这些数据集的存储和处理对于拥有它们的企业至关重要。

(2) 灵活性

Hadoop的灵活性使用户可以保存非结构化数据类型，例如文本，符号，图像和视频。在传统的关系数据库(如RDBMS)中需要在存储数据之前对其进行处理。但是对于Hadoop，不需要预处理数据，因为可以按原样存储数据并决定以后如何处理它。换句话说，它表现为NoSQL数据库。

(3) 强大的处理能力

Hadoop通过分布式计算模型处理大数据。它高效地利用处理能力，使其既快速又高效。

(4) 降低成本

许多团队由于其高昂的成本而放弃了诸如Hadoop之类的框架之前的项目。Hadoop是一个开放源代码框架，可以免费使用，并且使用低成本的商品硬件来存储数据。

(5) 可伸缩性

Hadoop允许仅通过更改集群中的节点数即可快速扩展系统，而无需进行大量管理。

(6) 容错

使用分布式数据模型的众多优势之一是其容忍故障的能力。Hadoop不依赖硬件来维持可用性。如果设备发生故障，系统会自动将任务重定向到另一台设备。容错是可能的，因为可以通过在整个集群中保存多个数据副本来维护冗余数据。换句话说，在软件层保持高可用性。

五、主要用途

(1) 处理大数据

建议将Hadoop用于海量数据，通常范围为PB或更大。它更适合需要大量处理能力的海量数据。对于处理几百GB范围内的少量数据的企业而言，Hadoop可能不是优异选择。

(2) 存储各种数据

使用Hadoop的众多优势之一是它具有灵活性并支持各种数据类型。不管数据是由文本，图像还是视频数据组成，Hadoop都可以有效地存储它。企业可以根据需要选择如何处理数据。Hadoop具有数据湖的特性，因为它提供了对存储数据的灵活性。

(3) 并行数据处理

Hadoop中使用的MapReduce算法协调存储数据的并行处理，这意味着可以同时执行多个任务。但是不允许进行联合操作，因为这会混淆Hadoop中的标准方法。只要数据彼此独立，它就会包含并行性。

以上就是关于Hadoop处理数据的知识希望对大家有帮助。

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