大数据的演进带来了新的应战，所以须要新的处置方案。与以往一样，主机须要实时处置，分类和存储少量数据。这一应战造成了新平台的出现，其中最出名了莫过于ApacheHadoop，它可以轻松处置大型数据集。那么究竟什么是Hadoop?其关键组件是什么?以及Apache Hadoop是如何协助处置大数据的?
1. 什么是Hadoop?
Apache Hadoop是一个开源框架，可以让用户有效地控制和处置在散布式计算环境中的大数据。Apache Hadoop蕴含四个关键模块：
(1) Hadoop散布式文件系统(HDFS)
数据存储在Hadoop的散布式文件系统中，它相似于计算机上的本地文件系统。与传统文件系统相比，HDFS提供了更好的数据吞吐量。此外，HDFS提供了杰出的可伸缩性。用户可以轻松地在商用配件上从一台机器裁减到数千台。
YARN用于方案义务，担任整个控制和监控集群节点和其余资源。
(3) MapReduce
在Hadoop中MapReduce的模块可协助方案口头并行数据计算。MapReduce的Map义务将输入数据转换为键值对。缩小义务消耗输入，对其启动汇总并发生结果。
(4) Hadoop Common
Hadoop Common在每个模块中都经常使用规范Java库。
2. 为什么开发Hadoop?
过往互联网的一直开展，发生了数量庞大的Web页面。由于数量庞大，在线搜查消息变得很艰巨。这些数据成为大数据，它蕴含两个关键疑问：
开发者努力于许多开源名目，以处置上述疑问，从而更快，更有效地前往Web搜查结果。他们的处置方案是在主机集群之间散布数据和计算以成功同步处置。
最终，Hadoop成为这些疑问的处置方案，并带来了许多其余好处，包括降落了主机部署老本。
3. Hadoop大数据处置如何上班?
经过经常使用Hadoop，用户可以应用集群的存储和处置才干，并成功大数据的散布式处置。实质上，Hadoop提供了一个基础，可以在该基础上构建其余运行程序来处置大数据。
搜集不同格局数据的运行程序经过衔接到NameNode的HadoopAPI将它们存储在Hadoop集群中。NameNode捕捉文件目录的结构以及每个创立文件的“块”位置。Hadoop跨DataNode复制这些块以启动并行处置。
MapReduce口头数据查问。它映射出一切DataNode，并缩小了与HDFS中数据无关的义务。“MapReduce”自身形容了它的作用。Map义务在提供的输入文件的每个节点上运转，而reducer运转以链接数据并组织最终输入。
4. Hadoop大数据工具有哪些?
Hadoop的生态系统支持各种开源大数据工具。这些工具补充了Hadoop的**组件，并增强了其处置大数据的才干。
最有用的大数据处置工具包括：
5. Hadoop的长处
Hadoop是用于大数据处置的弱小处置方案，并且是处置大数据的企业必无法少的工具。
Hadoop的关键性能和长处包括：
(1) 更快地存储和处置少量数据
随着社交媒体和物联网的一直开展，要存储的数据量急剧参与。这些数据集的存储和处置关于领有它们的企业至关关键。
(2) 灵敏性
Hadoop的灵敏性经常使用户可以保留非结构化数据类型，例如文本，符号，图像和视频。在传统的相关数据库(如RDBMS)中须要在存储数据之前对其启动处置。但是关于Hadoop，不须要预处置数据，由于可以按原样存储数据并选择如何处置它。换句话说，它体现为NoSQL数据库。
(3) 弱小的处置才干
Hadoop经过散布式计算模型处置大数据。它高效地利用途理才干，使其既极速又高效。
(4) 降落老本
许多团队由于其高昂的老本而丢弃了诸如Hadoop之类的框架之前的名目。Hadoop是一个放开源代码框架，可以无偿经常使用，并且经常使用低老本的商品配件来存储数据。
(5) 可伸缩性
Hadoop准许仅经过更改集群中的节点数即可极速裁减系统，而无需启动少量控制。
(6) 容错
经常使用散布式数据模型的泛滥长处之一是其容忍缺点的才干。Hadoop不依赖配件来维持可用性。假设设施出现缺点，系统会智能将义务重定向到另一台设施。容错是或者的，由于可以经过在整个集群中保留多个数据正原本保养冗余数据。换句话说，在软件层坚持高可用性。
6. 三种关键用例
(1) 处置大数据
倡导将Hadoop用于海量数据，通常范围为PB或更大。它更适宜须要少量处置才干的海量数据。关于处置几百GB范围内的大批数据的企业而言，Hadoop或者不是最佳选用。
(2) 存储各种数据
经常使用Hadoop的泛滥长处之一是它具有灵敏性并支持各种数据类型。不论数据是由文本，图像还是视频数据组成，Hadoop都可以有效地存储它。企业可以依据须要选用如何处置数据。Hadoop具有数据湖的特性，由于它提供了对存储数据的灵敏性。
(3) 并行数据处置
Hadoop中经常使用的MapReduce算法协调存储数据的并行处置，这象征着可以同时口头多个义务。但是不准许启动联结操作，由于这会混杂Hadoop中的规范方法。只需数据彼此独立，它就会蕴含并行性。
7. Hadoop的实践运行
世界的企业都在运行Hadoop大数据处置系统。那么，具有有哪些Hadoop的实践运行呢?
(1) 了解客户需求
如今，Hadoop已被证实关于了解客户需求十分有用。金融行业和社交媒体中的大型公司经常使用它经过剖析无关其优惠的大数据来了解客户需求。
企业经常使用数据为客户提供共性化服务。或者曾经依据用户的兴味和互联网优惠，经过在社交媒体和电子商务网站上显示的广告来体验到这一点。
(2) 提升业务流程
Hadoop经过更好地剖析业务和客户数据来协助提升业务绩效。趋向剖析和预测剖析可以协助公司定制其产品和库存，以参与开售额。这样的剖析将有助于更好的决策并带来更高的利润。
此外，企业经常使用Hadoop经过搜集无关彼此交互的数据来监控员工的行为，从而改善上班环境。
(3) 改善医疗保健服务
医疗行业的机构可以经常使用Hadoop监控无关肥壮疑问和医疗结果的少量数据。钻研人员可以剖析这些数据以识别肥壮疑问，预测用药并选择治疗方案。这种改善将使各国能够迅速改善其卫生服务。
(4) 金融买卖
Hadoop领有先进的算法，可以经常使用预约义的设置扫描市场数据，以识别买卖时机和节令性趋向。金融公司可以经过Hadoop的弱小性能智能口头大少数操作。
(5) 用于物联网
物联网设施取决于数据的可用性与有效运转。设施制作商将Hadoop用作数十亿笔买卖的数据仓库。由于物联网是一种数据流概念，因此Hadoop是一种适用于控制其所蕴含的少量数据的适用途理方案。Hadoop一直更新，使咱们能够改良与物联网平台一同经常使用的指令。Hadoop的其余实践用途包括改善设施性能，改善团体量化和性能提升，改善静止和迷信钻研。
8. 经常使用Hadoop有哪些应战?
每个运行程序都具有长处和应战。Hadoop也带来了不少的应战：
(1) MapReduce算法并不总是处置方案
MapReduce算法并不支持一切方案。它适用于便捷的消息恳求和疑问，这些恳求和疑问合成成多个独立的单元，但不适用于迭代义务。MapReduce关于初级剖析计算效率低下，由于迭代算法须要少量的互通，并且在MapReduce阶段创立多个文件。
(2) 齐全开发的数据控制
Hadoop没有提供用于数据控制，元数据和数据控制的综合工具。此外，它缺少数据规范化和确定品质所需的工具。
(3) 人才缺少
由于Hadoop峻峭的学习曲线，很难找到具有Java技艺的入门级程序员，而这些技艺足以使MapReduce高效。这种密集性是提供商对将相关(SQL)数据库技术置于Hadoop之上感兴味的关键要素，由于查找具有SQL方面扎实常识而不是MapReduce技艺的程序员要容易得多。
Hadoop控制既是一门艺术，也是一门迷信，须要对操作系统，配件和Hadoop内核设置有所了解。
(4) 数据安保性
Kerberos身份验证协定是朝着使Hadoop环境变得安保的关键一步。数据安保关于包全大数据系统免受扩散的数据安保疑问至关关键。