好程式設計師大資料培訓分享Hadoop怎樣處理資料？

　　 好程式設計師大資料培訓分享 Hadoop 怎樣處理資料？ Hadoop 在大資料平臺的開發上，無疑是很多企業的第一選擇，國內的華為、阿里、騰訊，國外的 Facebook 、亞馬遜，都是基於 Hadoop 來開發自己的大資料平臺，這也說明， Hadoop 作為大資料平臺是比較成熟可靠的。那麼 Hadoop 怎樣處理資料？下面和大家詳細瞭解一下。

　　 大資料其實主要涉及到的是分散式計算功能，目前主要的分散式計算系統，包括Hadoop 、 Spark 和 Strom 三者。

　　 Hadoop 是當前的大資料管理標準之一，在商業運用上做得非常好，可以輕鬆地整合結構化、半結構化甚至非結構化資料集。

　　 而Spark ，採取的是記憶體計算，允許將資料載入記憶體作反覆查詢，此外還融合資料倉儲，流處理和圖形計算等多種計算正規化， Spark 構建在 HDFS 上，能與 Hadoop 很好的結合。

　　 Storm 呢，主要用於大型資料流的分散式實時計算，與 Hadoop 結合，為 Hadoop 帶來了可靠的實時資料處理能力。

　　 這三者之間結合起來，Hadoop 在處理資料上就有了很強大的能力，分散式計算、記憶體計算、實時計算，對於處理大量的資料任務來說， Hadoop 都能輕鬆解決。

　　 Hadoop 怎樣處理資料？ Hadoop 處理資料，主要是基於分散式檔案系統 (HDFS) 和分散式計算框架 (MapReduce) 。

　　 HDFS ，分散式檔案儲存，將將大檔案分解為多個 Block ，每個 Block 儲存多個副本。提供容錯機制，副本丟失或者當機時自動恢復。將 Block 按照 key-value 對映到記憶體當中。

　　 MapReduce ，分為 Map 和 Reduce 兩個階段，對映 Map ，將操作對映到集合中的每個文件，然後按照產生的鍵進行分組，並將產生的鍵值組成列表放到對應的鍵中 ;Reduce 則是把列表中的值化簡成一個單值，這個值被返回，然後再次進行鍵分組，直到每個鍵的列表只有一個值為止。

　　 Hadoop 怎樣處理資料？以上就是一個簡單的介紹了，對於大資料而言，資料處理是核心， Hadoop 在資料處理技術上已經是相對比較成熟的了，所以才會成為現在大資料平臺開發的主流選擇。