Hadoop大數(shù)據(jù)基礎框架的示例分析

這篇文章主要介紹Hadoop大數(shù)據(jù)基礎框架的示例分析，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

什么是大數(shù)據(jù)？進入本世紀以來，尤其是2010年之后，隨著互聯(lián)網(wǎng)特別是移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)的增長呈爆炸趨勢，已經(jīng)很難估計全世界的電子設備中存儲的數(shù)據(jù)到底有多少，描述數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量的計量單位從MB（1MB大約等于一百萬字節(jié)）、GB（1024MB）、TB（1024GB），一直向上攀升，目前，PB（等于1024TB）級的數(shù)據(jù)系統(tǒng)已經(jīng)很常見，隨著移動個人數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)站、科學計算、證券交易、網(wǎng)站日志、傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)量的不斷加大，國內(nèi)擁有的總數(shù)據(jù)量早已超出 ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB）級別。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法是：隨著數(shù)據(jù)量的加大，不斷更新硬件指標，采用更加強大的CPU、更大容量的磁盤這樣的措施，但現(xiàn)實是：數(shù)據(jù)量增大的速度遠遠超出了單機計算和存儲能力提升的速度。

而“大數(shù)據(jù)”的處理方法是：采用多機器、多節(jié)點的處理大量數(shù)據(jù)方法，而采用這種新的處理方法，就需要有新的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)來保證，系統(tǒng)需要處理多節(jié)點間的通訊協(xié)調(diào)、數(shù)據(jù)分隔等一系列問題。

總之，采用多機器、多節(jié)點的方式，解決各節(jié)點的通訊協(xié)調(diào)、數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)、計算協(xié)調(diào)問題，處理海量數(shù)據(jù)的方式，就是“大數(shù)據(jù)”的思維。其特點是，隨著數(shù)據(jù)量的不斷加大，可以增加機器數(shù)量，水平擴展，一個大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，可以多達幾萬臺機器甚至更多。

Hadoop最初主要包含分布式文件系統(tǒng)HDFS和計算框架MapReduce兩部分，是從Nutch中獨立出來的項目。在2.0版本中，又把資源管理和任務調(diào)度功能從MapReduce中剝離形成YARN，使其他框架也可以像MapReduce那樣運行在Hadoop之上。與之前的分布式計算框架相比，Hadoop隱藏了很多繁瑣的細節(jié)，如容錯、負載均衡等，更便于使用。

Hadoop也具有很強的橫向擴展能力，可以很容易地把新計算機接入到集群中參與計算。在開源社區(qū)的支持下，Hadoop不斷發(fā)展完善，并集成了眾多優(yōu)秀的產(chǎn)品如非關系數(shù)據(jù)庫HBase、數(shù)據(jù)倉庫Hive、數(shù)據(jù)處理工具Sqoop、機器學習算法庫Mahout、一致性服務軟件ZooKeeper、管理工具Ambari等，形成了相對完整的生態(tài)圈和分布式計算事實上的標準。

大快的大數(shù)據(jù)通用計算平臺（DKH），已經(jīng)集成相同版本號的開發(fā)框架的全部組件。如果在開源大數(shù)據(jù)框架上部署大快的開發(fā)框架，需要平臺的組件支持如下：

數(shù)據(jù)源與SQL引擎：DK.Hadoop、spark、hive、sqoop、flume、kafka

數(shù)據(jù)采集：DK.hadoop

數(shù)據(jù)處理模塊：DK.Hadoop、spark、storm、hive

機器學習和AI：DK.Hadoop、spark

NLP模塊：上傳服務器端JAR包，直接支持

搜索引擎模塊：不獨立發(fā)布

大快大數(shù)據(jù)平臺（DKH）,是大快公司為了打通大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)與傳統(tǒng)非大數(shù)據(jù)公司之間的通道而設計的一站式搜索引擎級，大數(shù)據(jù)通用計算平臺。傳統(tǒng)公司通過使用DKH，可以輕松的跨越大數(shù)據(jù)的技術鴻溝，實現(xiàn)搜索引擎級的大數(shù)據(jù)平臺性能。

l    DKH，有效的集成了整個HADOOP生態(tài)系統(tǒng)的全部組件，并深度優(yōu)化，重新編譯為一個完整的更高性能的大數(shù)據(jù)通用計算平臺，實現(xiàn)了各部件的有機協(xié)調(diào)。因此DKH相比開源的大數(shù)據(jù)平臺，在計算性能上有了高達5倍（最大）的性能提升。

l    DKH，更是通過大快獨有的中間件技術，將復雜的大數(shù)據(jù)集群配置簡化至三種節(jié)點（主節(jié)點、管理節(jié)點、計算節(jié)點），極大的簡化了集群的管理運維，增強了集群的高可用性、高可維護性、高穩(wěn)定性。

l    DKH，雖然進行了高度的整合，但是仍然保持了開源系統(tǒng)的全部優(yōu)點，并與開源系統(tǒng)100%兼容，基于開源平臺開發(fā)的大數(shù)據(jù)應用，無需經(jīng)過任何改動，即可在DKH上高效運行，并且性能會有最高5倍的提升。

l    DKH，更是集成了大快的大數(shù)據(jù)一體化開發(fā)框架（FreeRCH）, FreeRCH開發(fā)框架提供了大數(shù)據(jù)、搜索、自然語言處理和人工智能開發(fā)中常用的二十多個類，通過總計一百余種方法，實現(xiàn)了10倍以上的開發(fā)效率的提升。

l    DKH的SQL版本，還提供了分布式MySQL的集成，傳統(tǒng)的信息系統(tǒng)，可無縫的實現(xiàn)面向大數(shù)據(jù)和分布式的跨越。

DKH標準平臺技術構架圖

以上是“Hadoop大數(shù)據(jù)基礎框架的示例分析”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！希望分享的內(nèi)容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注億速云行業(yè)資訊頻道！