Hadoop怎么進行大數據處理

本篇內容介紹了“Hadoop怎么進行大數據處理”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境中的大數據。Apache Hadoop包含四個主要模塊：

(1) Hadoop分布式文件系統(HDFS)

數據存儲在Hadoop的分布式文件系統中，它類似于計算機上的本地文件系統。與傳統文件系統相比，HDFS提供了更好的數據吞吐量。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千臺。

(2) YARN

YARN用于計劃任務，負責整個管理和監控集群節點和其他資源。

(3) MapReduce

在Hadoop中MapReduce的模塊可幫助計劃執行并行數據計算。MapReduce的Map任務將輸入數據轉換為鍵值對。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Hadoop?

過往互聯網的不斷發展，產生了數量龐大的Web頁面。由于數量龐大，在線搜索信息變得很困難。這些數據成為大數據，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據

• 難以處理存儲的數據

開發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據和計算以實現同步處理。

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大數據處理如何工作?

通過使用Hadoop，用戶可以利用集群的存儲和處理能力，并實現大數據的分布式處理。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據。

收集不同格式數據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建文件的“塊”位置。Hadoop跨DataNode復制這些塊以進行并行處理。

MapReduce執行數據查詢。它映射出所有DataNode，并減少了與HDFS中數據有關的任務。“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點上運行，而reducer運行以鏈接數據并組織最終輸出。

4. Hadoop大數據工具有哪些?

Hadoop的生態系統支持各種開源大數據工具。這些工具補充了Hadoop的核心組件，并增強了其處理大數據的能力。

最有用的大數據處理工具包括：

• Apache Hive：Apache Hive是一個數據倉庫，用于處理存儲在Hadoop文件系統中的大量數據。

• Apache Zookeeper：Apache Zookeeper可自動執行故障轉移，并減少發生故障的NameNode的影響。

• Apache HBase：Apache HBase是Hadoop的開源非關系數據庫。

• Apache Flume：Apache Flume是用于數據流式傳輸大量日志數據的分布式服務。

• Apache Sqoop：Apache Sqoop是用于在Hadoop和關系數據庫之間遷移數據的命令行工具。

• Apache Pig：Apache Pig是Apache的開發平臺，用于開發在Hadoop上運行的作業。使用的軟件語言是Pig Latin。

• Apache Oozie：Apache Oozie是一個調度系統，可促進Hadoop作業的管理。

• Apache HCatalog：Apache HCatalog是用于對來自不同數據處理工具的數據進行排序的存儲和表管理工具。

5. Hadoop的優勢

Hadoop是用于大數據處理的強大解決方案，并且是處理大數據的企業必不可少的工具。

Hadoop的主要功能和優勢包括：

(1) 更快地存儲和處理大量數據

隨著社交媒體和物聯網的不斷發展，要存儲的數據量急劇增加。這些數據集的存儲和處理對于擁有它們的企業至關重要。

(2) 靈活性

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

(3) 強大的處理能力

Hadoop通過分布式計算模型處理大數據。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據。

(5) 可伸縮性

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

(6) 容錯

使用分布式數據模型的眾多優勢之一是其容忍故障的能力。Hadoop不依賴硬件來維持可用性。如果設備發生故障，系統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據副本來維護冗余數據。換句話說，在軟件層保持高可用性。

6. 三種主要用例

(1) 處理大數據

建議將Hadoop用于海量數據，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據。對于處理幾百GB范圍內的少量數據的企業而言，Hadoop可能不是最佳選擇。

(2) 存儲各種數據

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

(3) 并行數據處理

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

7. Hadoop的實際應用

全球的企業都在應用Hadoop大數據處理系統。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據來了解客戶需求。

企業使用數據為客戶提供個性化服務。可能已經根據用戶的興趣和互聯網活動，通過在社交媒體和電子商務網站上顯示的廣告來體驗到這一點。

(2) 優化業務流程

Hadoop通過更好地分析業務和客戶數據來幫助優化業務績效。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，企業使用Hadoop通過收集有關彼此交互的數據來監控員工的行為，從而改善工作環境。

(3) 改善醫療保健服務

醫療行業的機構可以使用Hadoop監控有關健康問題和醫療結果的大量數據。研究人員可以分析這些數據以識別健康問題，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據，以識別交易機會和季節性趨勢。金融公司可以通過Hadoop的強大功能自動執行大多數操作。

(5) 用于物聯網

物聯網設備取決于數據的可用性與有效運行。設備制造商將Hadoop用作數十億筆交易的數據倉庫。由于物聯網是一種數據流概念，因此Hadoop是一種適用于管理其所包含的大量數據的實用解決方案。Hadoop不斷更新，使我們能夠改進與物聯網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化，改善運動和科學研究。

8. 使用Hadoop有哪些挑戰?

每個應用程序都具有優勢和挑戰。Hadoop也帶來了不少的挑戰：

(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階段創建多個文件。

(2) 完全開發的數據管理

Hadoop沒有提供用于數據管理，元數據和數據治理的綜合工具。此外，它缺少數據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)數據庫技術置于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，硬件和Hadoop內核設置有所了解。

(4) 數據安全性

Kerberos身份驗證協議是朝著使Hadoop環境變得安全的重要一步。數據安全對于保護大數據系統免受分散的數據安全問題至關重要。

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