大数据的特点是什么，大数据与Hadoop有什么相关？

跟着信息化技能的日渐遍及、宽带收集的快速鼓起，以及云计较、移动互联和物联网等新一代信息技能的普及应用，环球数据的增添速率进一步加速。与此同时，一批数据网络、存储、处理赏罚技能和应用快速成长并逐渐汇聚。软件运用的技能越来越尖端，团结不绝进步的计较手段，从数据中提取有代价信息的手段明显进步。概略量的数据不再是无序而又没有代价的，大数据降生了。

1熟悉大数据

所谓大数据，就是从各类范例的数据中，快速得到有代价信息的手段。大数据是必要新处理赏罚模式才气具有更强的决定力、洞察力和流程优化手段的海量、高增添率和多样化的信息资产。它是对那些超出正常处理赏罚范畴和巨细、迫行使户回收非传统处理赏罚要领的数据集所下的界说。

区别于已往的海量数据，大数据的特点可以轮廓为4个V：Volume、Variety、Value和Velocity，即大量、多样、代价密度低、快速。

第一，数据体量大。大数据一样平常指在10TB（1TB=1024GB）局限以上的数据量，今朝正在跃升到PB（1PB=1024TB）级别。不只存储量大，计较劲也大。

第二，数据范例多。除了数值数据，尚有笔墨、声音、视频等，包罗收集日记、视频、图片、地理位置信息等多种范例的名目。因为数据来自多种数据源，数据种类和名目日渐富厚，已突破了早年所限制的布局化数据领域，席卷了半布局化和非布局化数据。

第三，代价密度低。以视频为例，不中断监控视频中，有代价的数据也许仅有一两秒。找到有代价的信息有如沙里淘金，其代价却又弥足贵重。

第四，处理赏罚速率快。在数据量很是复杂的环境下，也能做到数据的及时处理赏罚。这一点和传统的数据发掘技能有着本质的差异。

大数据技能是指从各类范例的概略量数据中快速得到有代价信息的技能。这是大数据的焦点题目。今朝所说的大数据不只指数据自己的局限，也包罗收罗数据的器材、平台和数据说明体系。大数据研发的目标是成长大数据技能并将其应用到相干规模，通过办理概略量数据处理赏罚题目促进其打破性成长。因此，大数据期间带来的挑衅不只表此刻如那里理赏罚概略量数据并从中获取有代价的信息，也表此刻怎样增强盛数据技能研发。大数据所涉及的要害技能大抵包罗6个方面：数据收罗与数据打点、漫衍式存储和并行计较、大数据应用开拓、数据说明与发掘、大数据前端应用、数据处事和揭示。

2大数据与Hadoop 

大数据技能正在向各行各业渗出。Hadoop作为数据漫衍式处理赏罚体系的典范代表，已经成为该规模究竟的尺度。但Hadoop并不便是大数据，它只是一个乐成的处理赏罚离线数据的漫衍式体系，大数据规模还存在浩瀚其他范例的处理赏罚体系。

陪伴大数据技能的遍及，Hadoop因其开源的特点和卓越的机能成为一时的新宠，乃至有人以为大数据就是Hadoop，其拭魅这是一个误区。Hadoop只是处理赏罚离线数据的漫衍式存储和处理赏罚体系。除了Hadoop，尚有效于处理赏罚流数据的Storm、处理赏罚相关型数据的Oracle、处理赏罚实机缘器数据的Splunk……今朝主流的大数据体系许多，Hadoop只是个中的代表。

2.1 Hadoop的焦点模块

Hadoop Common：Hadoop的公用应用模块，是整个Hadoop项目标焦点，为Hadoop各子项目提供各类器材，如设置文件和日记操纵等，其他Hadoop子项目都是在此基本上成长起来的。

Hadoop Distributed File System（HDFS）：Hadoop漫衍式文件体系，提供高吞吐量应用措施数据会见，并具有高容错性。对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件体系，可以举办增编削查或重定名等通例文件操纵。但现实上HDFS中的文件被分成块，然后复制到多个计较机中，这与传统的RAID架构大不沟通。HDFS出格得当必要一次写入、多次读取的超大局限数据集的应用措施。

Hadoop YARN：一个功课调治和聚集资源打点框架。

Hadoop MapReduce：基于YARN的大型数据漫衍式并行编程模式和措施执行框架，是Google的MapReduce的开源实现。它辅佐用户编写处理赏罚大型数据集的并行运行措施。MapReduce潜匿了漫衍式并行编程的底层细节，开拓职员只需编写营业逻辑代码，而无需思量措施并行执行的细节，从而大大进步了开拓服从。

Apache的其他与Hadoop相干的项目尚有许多。

2.2 Hadoop的特点

作为漫衍式计较规模的典范代表，Hadoop比其他漫衍式框架有更多的利益。

可扩展性：Hadoop可以在不断止集群处事的环境下，在可用的计较机集簇间分派数据并完成计较，这些集簇可以利便地扩展到数千节点中。

简朴性：Hadoop实现了简朴并行编程模式，用户不必要相识漫衍式存储和计较的底层细节即可编写和运行漫衍式应用，在集群上处理赏罚大局限数据集，以是行使Hadoop的用户可以轻松搭建本身的漫衍式平台。

高效性：Hadoop的漫衍式文件体系具有高效的数据交互计划，可以通过并行处理赏罚加速处理赏罚速率。Hadoop照旧可伸缩的，可以或许在节点间动态地移动数据，并担保各个节点的动态均衡，因此处理赏罚速率很是快。

靠得住性：Hadoop的漫衍式文件体系将数据分块储存，每个数据块在集群节点上依据必然的计策冗余储存，确保可以或许针对失败的节点从头漫衍处理赏罚，从而担保了数据的靠得住性。

本钱低：依靠于便宜处事器，它的本钱较量低，任何人都可以行使。

在大数据期间，Hadoop以其良好的机能受到业界的普及存眷，已经成为大数据处理赏罚规模究竟上的尺度。现在，Hadoop在诸多规模大显技艺。跟着开源社区和国际浩瀚国际技能厂商对这一开源技能的起劲支持与一连的大量投入，信托不久的未来，Hadoop技能会被拓展到更多的应用规模。

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（编辑：湖南网）

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