什么是 Hadoop？ Hadoop、特性和用例简介

大数据无疑是一个热门领域。

在您的学习之旅中，您会遇到许多解决方案和技术。 其中最重要的可能是 Apache Hadoop。 在我们对 Hadoop 的介绍中，您会找到许多热门问题的答案，例如：

“什么是 Hadoop？”

“Hadoop有什么特点？”

“它是如何工作的？”

让我们深入挖掘。

什么是 Hadoop？

Hadoop是一个开源框架，在大数据行业非常流行。 由于 hadoop 的未来范围、多功能性和功能性，它已成为每个数据科学家的必备品。

简而言之，Hadoop 是一组工具，可让您将大数据存储在易于访问的分布式环境中。 它使您能够并行处理数据。

Hadoop是如何创建的

雅虎于 2006 年创建了 Hadoop，并于 2007 年开始使用该技术。它于 2008 年被提供给 Apache 软件基金会。然而，发生了一些发展，这有助于创建这个强大的框架。

2003 年，Doug Cutting 启动了一个名为 Nutch 的项目。 创建 Nutch 是为了处理大量网页和数十亿在线搜索的索引。

那年晚些时候，谷歌发布了谷歌文件系统。 几个月后，谷歌发布了 MapReduce。 阅读有关 Apache spark 与 MapReduce 的更多信息

雅虎能够基于这些技术创建 Hadoop。 Hadoop 通过让用户将数据存储在多个小型设备而不是大型设备中来提高数据处理速度。

问题是，数据存储设备的尺寸越来越大。 在这些设备中处理数据变得既耗时又痛苦。 Hadoop 的创建者意识到，通过将数据保存在多个小型设备中，他们可以并行处理数据并显着提高系统效率。

使用 Hadoop，您可以存储和处理数据，而无需担心购买大型且昂贵的数据存储单元。 顺便说一句， Hadoop 得名于一个大象玩具。 该玩具属于该软件的一位创建者的儿子。

Hadoop的组件介绍

Hadoop 是一个广泛的框架。 它有许多组件可以帮助您存储和处理数据。

但是，它主要分为两个部分：

• HDFS 代表 Hadoop 分布式文件系统
• 纱

前者用于存储数据，而后者用于处理数据。 Hadoop 可能看起来很简单，但要掌握它需要一点努力。 Hadoop 允许您将数据存储在各种集群中。 数据可以是任何格式。

由于它是开源软件，您可以免费使用它。 除此之外，Hadoop 还包含许多大数据工具，可帮助您更快地执行任务。 除了我们上面提到的Hadoop这两个部分，它还有Hadoop Common和Hadoop MapReduce。

虽然它们没有前两节那么重要，但它们仍然相当重要。

让我们分解 Hadoop 的每个部分，以便您更好地理解：

HDFS：

Hadoop 分布式文件系统允许您以易于访问的形式存储数据。 它将您的数据保存在多个节点中，这意味着它会分发数据。

HDFS 有一个主节点和一个从节点。 主节点称为Namenode，而从节点称为Datanodes。 Namenode 存储你存储的数据的元数据，例如存储块的位置，复制哪个数据块等。

它管理和组织 DataNode。 您的实际数据存储在 DataNode 中。

所以，如果 HDFS 是办公室，NameNode 是经理，DataNodes 是工人。 HDFS 将您的数据存储在多个互连的设备中。 您可以在云端和办公室设置主节点和从节点。

纱：

YARN 是“Yet Another Resource Negotiator”的首字母缩写词。 它是一个重要的操作系统，并在大数据过程中找到应用。

它是作业调度和资源管理技术。 在 YARN 之前，作业跟踪器必须分别处理资源管理层和处理层。

大多数人不使用这项技术的全名，因为它只是一个小幽默。 YARN 可以根据其作为资源管理器的需要将资源分配给特定应用程序。 它还具有节点级代理，其任务是监视各种处理操作。

YARN 允许多种调度方法。 此功能使 YARN 成为一个出色的解决方案，因为之前用于调度任务的解决方案没有为用户提供任何选项。 您可以为特定的处理作业保留一些集群源。 除此之外，它还使您能够限制用户可以保留的资源数量。

MapReduce：

MapReduce是 Apache Hadoop 集合中的另一个强大工具。 它的主要工作是识别数据并将其转换为适合数据处理的格式。

它有两个部分：Map 和 Reduce（因此称为 MapReduce）。 第一部分识别数据并将其放入块中以进行并行处理。 第二部分总结了整个输入数据。

MapReduce 也可以执行任何失败的项目。 它将作业拆分为首先执行映射的任务，然后是洗牌，最后是归约。 MapReduce 是一种流行的 Hadoop 解决方案，并且由于其特性，它已成为业界的主要名称。

它可以在 Python 和 Java 等多种编程语言中工作。 作为大数据专业人士，您将多次使用此工具。

Hadoop 常见：

Hadoop Common 是为 Hadoop 用户提供的免费工具和软件的集合。 这是一个令人难以置信的工具库，可以让您的工作更轻松、更高效。

阅读：如何成为 Hadoop 管理员？

Hadoop Common 中的工具使用 Java。 这些工具使您的操作系统能够读取 Hadoop 文件系统中的数据。

Hadoop Common 的另一个通用名称是 Hadoop Core。

这四个是 Apache Hadoop 中最突出的工具和框架。 它有很多其他解决方案可以满足您的大数据需求，但很有可能您只会使用其中的几个。 阅读有关 Hadoop 工具的更多信息。

另一方面，您很可能需要将所有这四个用于您从事的任何项目。 这当然是一个突出的大数据解决方案。

Hadoop解决的大数据问题

当您处理大量数据时，您也面临着一些挑战。 随着数据数量的增加，您的数据存储需求也会增加。 Hadoop在这方面解决了很多问题。

让我们详细讨论它们

数据存储

大数据处理大量数据。 而通过传统方法存储如此大量的数据是非常不切实际的。

在传统方法中，您需要依赖一个非常昂贵的大型存储系统。 此外，由于您将处理大数据，您的存储需求也将不断增加。 使用 Hadoop，您无需担心这方面的问题，因为您可以以分布式方式存储数据。

Hadoop 在其多个 DataNode 中以块的形式存储您的数据。 您可以选择确定这些块的大小。 例如，如果您有 256 MB 的数据并且您选择保留 64 MB 的数据块，那么您总共将拥有 4 个不同的数据块。

Hadoop 通过 HDFS 将这些块存储在其 DataNode 中。 它的分布式存储也有助于扩展。 Hadoop 支持水平扩展。

您可以添加新节点来存储数据或扩展当前 DataNode 的资源。 使用 Hadoop，您不需要一个庞大的系统来存储数据。 为此，您可以使用多个小型存储系统。

异构数据

如今，数据以各种形式存在。 市场上有视频、文本、名称、音频、图像和许多其他格式。 一家公司可能需要存储多种格式的数据。 首先，数据分为三种形式：

• 结构化的
• 您可以以固定格式保存、访问和处理的数据称为结构化数据。
• 非结构化
• 具有未知结构或形式的数据称为非结构化数据。 包含文本、图像和视频组合的文件可以是非结构化数据的示例。
• 半结构化
• 这种形式的数据包含结构化和半结构化类型的数据。

您可能需要处理所有这些格式的数据。 因此，您需要一个能够同时保存多种数据格式的存储系统。 Hadoop 没有预转储模式验证。 一旦你在 Hadoop 中编写了一段特定的数据，你就可以重新读取它。

Hadoop 存储异构数据的能力是它成为许多组织首选的另一个重要原因。

访问和处理速度

除了存储数据，另一个主要问题是访问和处理数据。 使用传统的存储系统，获取特定数据需要花费大量时间。 即使你增加更多的硬盘空间，它也不会相应地提高访问速度。 这可能会导致很多延误。

使用具有 1 个 100 Mbps I/O 通道的设备处理 1 TB 数据，大约需要 3 小时才能完成该过程。 另一方面，如果您使用四个不同的设备，则该过程将在一小时内完成。

访问速度是大数据的重要组成部分。 您访问和处理数据的时间越长，您等待的时间就越多。

在 Hadoop 中，MapReduce 将处理逻辑发送到多个从节点。 这样，存储在从节点中的数据被并行处理。 处理完整个数据后，从节点将结果发送到主节点，主节点将这些结果组合起来并将摘要提供给您（客户端）。

由于整个过程是并行进行的，因此可以节省大量时间。 Hadoop 解决了著名数据专家面临的许多问题。 但是，它并不是唯一的数据存储解决方案。

虽然 Hadoop 是一个支持水平扩展的开源框架，但关系数据库管理系统是另一个允许垂直扩展的解决方案。 它们都可以广泛使用，如果你想学习大数据，你应该熟悉它们。

Hadoop的特点

Hadoop 在财富 500 强公司中非常受欢迎。 那是因为它的大数据分析能力。 现在您知道了它的创建原因以及它的组件是什么，让我们关注 Hadoop 的功能。

大数据分析

Hadoop 是为大数据分析而创建的。 它可以处理大量数据并在很短的时间内处理它们。 它使您可以存储大量数据，而不会影响存储系统的效率。

Hadoop 将您的数据存储在集群中，并并行处理它们。 因为它将逻辑传输到工作节点，所以它能够使用更少的网络带宽。 通过对数据的并行处理，它可以为您节省大量时间和精力。

成本效益

使用 Hadoop 的另一个优势是其成本效益。 公司可以通过使用 Hadoop 而不是传统技术在数据存储设备上节省一大笔钱。

传统的存储系统要求企业和组织使用单个巨大的数据存储单元。 就像我们之前讨论过的，这种方法用处不大，因为它不适合处理大数据项目。 它非常昂贵，并且随着数据需求的增加，成本不断增加。

另一方面，Hadoop 通过让您使用商品存储设备来降低运营成本。 这意味着您可以使用多个廉价且直接的数据存储单元，而不是一个庞大且昂贵的存储系统。

运行大型数据存储单元需要花费大量资金。 升级相同也很昂贵。 使用 Hadoop，您可以使用更少的数据存储单元并以更低的成本升级它们。 Hadoop 还可以提高您的运营效率。 总而言之，它是任何企业的绝佳解决方案。

缩放

任何组织的数据需求都会随着时间的推移而增加。 例如，Facebook 上的帐户数量一直在增长。 随着组织的数据需求增加，它需要进一步扩展其数据存储。

Hadoop 为更多数据扩展提供了安全选项。 它具有集群，您可以通过添加更多集群节点在很大程度上扩展这些集群。 通过添加更多节点，您可以轻松增强 Hadoop 系统的功能。

此外，您不需要修改应用程序逻辑来扩展系统。

纠错

Hadoop 的环境复制存储在其节点中的所有数据。 因此，如果某个特定节点发生故障并丢失数据，则有节点可以对其进行备份。 它可以防止数据丢失，让您自由工作而不必担心同样的问题。 无论节点故障如何，您都可以处理数据并继续您的项目。

多种解决方案

Hadoop 拥有大量的大数据解决方案，这使得任何专业人士都可以轻松使用它。 Apache 的天才们为使 Hadoop 成为出色的大数据解决方案付出了很多努力。

Hadoop 的商业解决方案Cloudera可以帮助您处理大数据的许多途径。 它还可以简化 Hadoop 的使用，因为它可以帮助您根据需要运行、优化、安装和配置 Hadoop。

Hadoop Common 有很多工具可以让您的工作更轻松。 由于 Hadoop 是 Apache 产品，它拥有一个由其他专业人员组成的有益社区，他们随时准备提供帮助。 它会定期更新，从而增强其性能。

凭借如此多的优势，Hadoop 很快成为任何大数据专业人士的最爱。 Hadoop 因其多功能性和功能性而在许多行业中得到应用。 如果您有兴趣了解有关 Hadoop 的更多信息，请查看我们的 Hadoop 教程。

让我们讨论它的一些突出用例，以便您了解它的应用程序。

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Hadoop用例

由于 Hadoop 是一个突出的大数据解决方案，任何使用大数据技术的行业都会使用这个解决方案。 有很多 Hadoop 应用程序的示例。

多个行业的公司也意识到大数据的重要性。 他们有大量数据，需要处理。 这就是他们使用 Hadoop 和其他大数据解决方案的原因。

从大量的员工数据到一长串的消费者数据，数据可以是任何形式。 就像我们之前讨论过的，Hadoop 是一个强大的数据存储框架，它有助于快速访问和处理相同的数据。

Hadoop用例有很多例子，下面讨论其中一些：

社交媒体

Facebook 和其他社交媒体平台存储用户数据并通过多种技术（例如机器学习）对其进行处理。

从视频到用户资料，他们需要存储大量数据，这些数据可以通过 Hadoop 存储。

卫生保健

医院使用 Hadoop 存储患者的医疗记录。 通过将数据存储在更易于访问的平台中，它可以为他们节省大量时间和资源。

通过将患者的索赔数据存储在更易于访问的平台 (Hadoop) 中，他们可以更好地管理这些记录。

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