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《Hadoop权威指南》书摘-初识Hadoop

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数据！数据！

我们生活在一个数据爆炸的时代，我们必须想办法好好的的储存和分析这些数据

数据储存和分析

  1. 解决硬件故障：使用副本
  2. 解决从无数个硬盘中读取数据到一起去分析：MapReduce编程模型

hadoop是什么？简而言之，hadoop为我们提供了一个可靠且可扩展的储存和分析平台

查询所有数据

MapReduce是一个批量查询处理器，能够在合理的时间范围内处理针对整个数据集的动态查询

不仅仅是批处理

MapReduce更适合那种没有用户在现场等待查询结果的离线使用场景

Hadoop的发展已经超越了批处理本身，实际上，名词"Hadoop"有时被用于指代一个更大的，多项目组成的生态系统，产生了一些可以与hadoop协同工作的处理模式，比如交互式SQL、迭代处理、流处理、搜索，项目例子：Hbase、YARN、Hive、Spark、Storm、Solr

相较其他系统的优势

  1. 关系型数据库


    《Hadoop权威指南》书摘-初识Hadoop_第2张图片
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  1. 网格计算

  • Hadoop尽量在计算节点上储存数据，以实现数据的本地快速访问

  • MapReduce任务之间是彼此独立的，框架能够检测到失败的任务并重新再正常的机器上执行，任务的执行顺序也无关紧要

  1. 志愿计算
    MapReduce有三大设计目标：
  • 为只需短短几分钟或几小时就可以完成的作业提供服务
  • 运行于同一个内部有高速网络连接的数据中心内
  • 数据中心内的计算机都是可靠的、专门的硬件

Hadoop发展简史

  • Hadoop是lucene创始人Doug Cutting创建的
  • 起源于开源网络搜索引擎Apache Nutch
  • 关于Hadoop名字的来历，Doug这样解释：这个名字是我的孩子给他的毛绒象玩家取的，我的命名标准就是好拼读，含义宽泛，不会用于其他地方，小朋友是这方面的高手，Googo！就是他们起的
  • 2008年成为Apache顶级项目
  • 目前Hadoop被主流企业广泛使用，在工业界，Hadoop已经是公认的大数据通用和分析平台

本文完

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