Hadoop怎么進行大數(shù)據(jù)處理

本篇內容介紹了“Hadoop怎么進行大數(shù)據(jù)處理”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

1. 什么是Hadoop?

Apache Hadoop是一個開源框架，可以讓用戶有效地管理和處理在分布式計算環(huán)境中的大數(shù)據(jù)。Apache Hadoop包含四個主要模塊：

(1) Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)

數(shù)據(jù)存儲在Hadoop的分布式文件系統(tǒng)中，它類似于計算機上的本地文件系統(tǒng)。與傳統(tǒng)文件系統(tǒng)相比，HDFS提供了更好的數(shù)據(jù)吞吐量。此外，HDFS提供了出色的可伸縮性。用戶可以輕松地在商用硬件上從一臺機器擴展到數(shù)千臺。

(2) YARN

YARN用于計劃任務，負責整個管理和監(jiān)控集群節(jié)點和其他資源。

(3) MapReduce

在Hadoop中MapReduce的模塊可幫助計劃執(zhí)行并行數(shù)據(jù)計算。MapReduce的Map任務將輸入數(shù)據(jù)轉換為鍵值對。減少任務消耗輸入，對其進行匯總并產生結果。

(4) Hadoop Common

Hadoop Common在每個模塊中都使用標準Java庫。

2. 為什么開發(fā)Hadoop?

過往互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，產生了數(shù)量龐大的Web頁面。由于數(shù)量龐大，在線搜索信息變得很困難。這些數(shù)據(jù)成為大數(shù)據(jù)，它包含兩個主要問題：

• 難以以有效且易于檢索的方式存儲所有這些數(shù)據(jù)

• 難以處理存儲的數(shù)據(jù)

開發(fā)者致力于許多開源項目，以解決上述問題，從而更快，更有效地返回Web搜索結果。他們的解決方案是在服務器集群之間分布數(shù)據(jù)和計算以實現(xiàn)同步處理。

最終，Hadoop成為這些問題的解決方案，并帶來了許多其他好處，包括降低了服務器部署成本。

3. Hadoop大數(shù)據(jù)處理如何工作?

通過使用Hadoop，用戶可以利用集群的存儲和處理能力，并實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的分布式處理。本質上，Hadoop提供了一個基礎，可以在該基礎上構建其他應用程序來處理大數(shù)據(jù)。

收集不同格式數(shù)據(jù)的應用程序通過連接到NameNode的Hadoop  API將它們存儲在Hadoop集群中。NameNode捕獲文件目錄的結構以及每個創(chuàng)建文件的“塊”位置。Hadoop跨DataNode復制這些塊以進行并行處理。

MapReduce執(zhí)行數(shù)據(jù)查詢。它映射出所有DataNode，并減少了與HDFS中數(shù)據(jù)有關的任務。“MapReduce”本身描述了它的作用。Map任務在提供的輸入文件的每個節(jié)點上運行，而reducer運行以鏈接數(shù)據(jù)并組織最終輸出。

4. Hadoop大數(shù)據(jù)工具有哪些?

Hadoop的生態(tài)系統(tǒng)支持各種開源大數(shù)據(jù)工具。這些工具補充了Hadoop的核心組件，并增強了其處理大數(shù)據(jù)的能力。

最有用的大數(shù)據(jù)處理工具包括：

• Apache Hive：Apache Hive是一個數(shù)據(jù)倉庫，用于處理存儲在Hadoop文件系統(tǒng)中的大量數(shù)據(jù)。

• Apache Zookeeper：Apache Zookeeper可自動執(zhí)行故障轉移，并減少發(fā)生故障的NameNode的影響。

• Apache HBase：Apache HBase是Hadoop的開源非關系數(shù)據(jù)庫。

• Apache Flume：Apache Flume是用于數(shù)據(jù)流式傳輸大量日志數(shù)據(jù)的分布式服務。

• Apache Sqoop：Apache Sqoop是用于在Hadoop和關系數(shù)據(jù)庫之間遷移數(shù)據(jù)的命令行工具。

• Apache Pig：Apache Pig是Apache的開發(fā)平臺，用于開發(fā)在Hadoop上運行的作業(yè)。使用的軟件語言是Pig Latin。

• Apache Oozie：Apache Oozie是一個調度系統(tǒng)，可促進Hadoop作業(yè)的管理。

• Apache HCatalog：Apache HCatalog是用于對來自不同數(shù)據(jù)處理工具的數(shù)據(jù)進行排序的存儲和表管理工具。

5. Hadoop的優(yōu)勢

Hadoop是用于大數(shù)據(jù)處理的強大解決方案，并且是處理大數(shù)據(jù)的企業(yè)必不可少的工具。

Hadoop的主要功能和優(yōu)勢包括：

(1) 更快地存儲和處理大量數(shù)據(jù)

隨著社交媒體和物聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，要存儲的數(shù)據(jù)量急劇增加。這些數(shù)據(jù)集的存儲和處理對于擁有它們的企業(yè)至關重要。

(2) 靈活性

Hadoop的靈活性使用戶可以保存非結構化數(shù)據(jù)類型，例如文本，符號，圖像和視頻。在傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫(如RDBMS)中需要在存儲數(shù)據(jù)之前對其進行處理。但是對于Hadoop，不需要預處理數(shù)據(jù)，因為可以按原樣存儲數(shù)據(jù)并決定以后如何處理它。換句話說，它表現(xiàn)為NoSQL數(shù)據(jù)庫。

(3) 強大的處理能力

Hadoop通過分布式計算模型處理大數(shù)據(jù)。它高效地利用處理能力，使其既快速又高效。

(4) 降低成本

許多團隊由于其高昂的成本而放棄了諸如Hadoop之類的框架之前的項目。Hadoop是一個開放源代碼框架，可以免費使用，并且使用低成本的商品硬件來存儲數(shù)據(jù)。

(5) 可伸縮性

Hadoop允許僅通過更改集群中的節(jié)點數(shù)即可快速擴展系統(tǒng)，而無需進行大量管理。

(6) 容錯

使用分布式數(shù)據(jù)模型的眾多優(yōu)勢之一是其容忍故障的能力。Hadoop不依賴硬件來維持可用性。如果設備發(fā)生故障，系統(tǒng)會自動將任務重定向到另一臺設備。容錯是可能的，因為可以通過在整個集群中保存多個數(shù)據(jù)副本來維護冗余數(shù)據(jù)。換句話說，在軟件層保持高可用性。

6. 三種主要用例

(1) 處理大數(shù)據(jù)

建議將Hadoop用于海量數(shù)據(jù)，通常范圍為PB或更大。它更適合需要大量處理能力的海量數(shù)據(jù)。對于處理幾百GB范圍內的少量數(shù)據(jù)的企業(yè)而言，Hadoop可能不是最佳選擇。

(2) 存儲各種數(shù)據(jù)

使用Hadoop的眾多優(yōu)勢之一是它具有靈活性并支持各種數(shù)據(jù)類型。不管數(shù)據(jù)是由文本，圖像還是視頻數(shù)據(jù)組成，Hadoop都可以有效地存儲它。企業(yè)可以根據(jù)需要選擇如何處理數(shù)據(jù)。Hadoop具有數(shù)據(jù)湖的特性，因為它提供了對存儲數(shù)據(jù)的靈活性。

(3) 并行數(shù)據(jù)處理

Hadoop中使用的MapReduce算法協(xié)調存儲數(shù)據(jù)的并行處理，這意味著可以同時執(zhí)行多個任務。但是不允許進行聯(lián)合操作，因為這會混淆Hadoop中的標準方法。只要數(shù)據(jù)彼此獨立，它就會包含并行性。

7. Hadoop的實際應用

全球的企業(yè)都在應用Hadoop大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。那么，具有有哪些Hadoop的實際應用呢?

(1) 了解客戶需求

如今，Hadoop已被證明對于了解客戶需求非常有用。金融行業(yè)和社交媒體中的大型公司使用它通過分析有關其活動的大數(shù)據(jù)來了解客戶需求。

企業(yè)使用數(shù)據(jù)為客戶提供個性化服務?？赡芤呀?jīng)根據(jù)用戶的興趣和互聯(lián)網(wǎng)活動，通過在社交媒體和電子商務網(wǎng)站上顯示的廣告來體驗到這一點。

(2) 優(yōu)化業(yè)務流程

Hadoop通過更好地分析業(yè)務和客戶數(shù)據(jù)來幫助優(yōu)化業(yè)務績效。趨勢分析和預測分析可以幫助公司定制其產品和庫存，以增加銷售額。這樣的分析將有助于更好的決策并帶來更高的利潤。

此外，企業(yè)使用Hadoop通過收集有關彼此交互的數(shù)據(jù)來監(jiān)控員工的行為，從而改善工作環(huán)境。

(3) 改善醫(yī)療保健服務

醫(yī)療行業(yè)的機構可以使用Hadoop監(jiān)控有關健康問題和醫(yī)療結果的大量數(shù)據(jù)。研究人員可以分析這些數(shù)據(jù)以識別健康問題，預測用藥并決定治療計劃。這種改善將使各國能夠迅速改善其衛(wèi)生服務。

(4) 金融交易

Hadoop擁有先進的算法，可以使用預定義的設置掃描市場數(shù)據(jù)，以識別交易機會和季節(jié)性趨勢。金融公司可以通過Hadoop的強大功能自動執(zhí)行大多數(shù)操作。

(5) 用于物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)設備取決于數(shù)據(jù)的可用性與有效運行。設備制造商將Hadoop用作數(shù)十億筆交易的數(shù)據(jù)倉庫。由于物聯(lián)網(wǎng)是一種數(shù)據(jù)流概念，因此Hadoop是一種適用于管理其所包含的大量數(shù)據(jù)的實用解決方案。Hadoop不斷更新，使我們能夠改進與物聯(lián)網(wǎng)平臺一起使用的指令。Hadoop的其他實際用途包括改善設備性能，改善個人量化和性能優(yōu)化，改善運動和科學研究。

8. 使用Hadoop有哪些挑戰(zhàn)?

每個應用程序都具有優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。Hadoop也帶來了不少的挑戰(zhàn)：

(1) MapReduce算法并不總是解決方案

MapReduce算法并不支持所有方案。它適用于簡單的信息請求和問題，這些請求和問題分解成多個獨立的單元，但不適用于迭代任務。MapReduce對于高級分析計算效率低下，因為迭代算法需要大量的互通，并且在MapReduce階段創(chuàng)建多個文件。

(2) 完全開發(fā)的數(shù)據(jù)管理

Hadoop沒有提供用于數(shù)據(jù)管理，元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)治理的綜合工具。此外，它缺少數(shù)據(jù)標準化和確定質量所需的工具。

(3) 人才缺少

由于Hadoop陡峭的學習曲線，很難找到具有Java技能的入門級程序員，而這些技能足以使MapReduce高效。這種密集性是提供商對將關系(SQL)數(shù)據(jù)庫技術置于Hadoop之上感興趣的主要原因，因為查找具有SQL方面扎實知識而不是MapReduce技能的程序員要容易得多。

Hadoop管理既是一門藝術，也是一門科學，需要對操作系統(tǒng)，硬件和Hadoop內核設置有所了解。

(4) 數(shù)據(jù)安全性

Kerberos身份驗證協(xié)議是朝著使Hadoop環(huán)境變得安全的重要一步。數(shù)據(jù)安全對于保護大數(shù)據(jù)系統(tǒng)免受分散的數(shù)據(jù)安全問題至關重要。

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