大数据测试之初识Hadoop2

HDFS的关键元素：

Block：将一个文件进行分块，通常是64M。

NameNode：保存整个文件系统的目录信息、文件信息及分块信息，这是由唯一一台主机专门保存，当然这台主机如果出错，NameNode就失效了。在Hadoop2.*开始支持activity-standy模式----如果主NameNode失效，启动备用主机运行NameNode。

DataNode：分布在廉价的计算机上，用于存储Block块文件。

• MapReduce

通俗说MapReduce是一套从海量・源数据提取分析元素最后返回结果集的编程模型，将文件分布式存储到硬盘是第一步，而从海量数据中提取分析我们需要的内容就是MapReduce做的事了。

下面以一个计算海量数据最大值为例：一个银行有上亿储户，银行希望找到存储金额最高的金额是多少，按照传统的计算方式，我们会这样：

Long moneys[] ...  

Long max = 0L;  

for(int i=0;i<moneys.length;i++){  

　　if(moneys[i]>max){  

    max = moneys[i];  

  }  

}  

 

 如果计算的数组长度少的话，这样实现是不会有问题的，还是面对海量数据的时候就会有问题。

MapReduce会这样做：首先数字是分布存储在不同块中的，以某几个块为一个Map，计算出Map中最大的值，然后将每个Map中的最大值做Reduce操作，Reduce再取最大值给用户。

  MapReduce的基本原理就是：将大的数据分析分成小块逐个分析，最后再将提取出来的数据汇总分析，最终获得我们想要的内容。当然怎么分块分析，怎么做Reduce操作非常复杂，Hadoop已经提供了数据分析的实现，我们只需要编写简单的需求命令即可达成我们想要的数据。

• 总结

        总的来说Hadoop适合应用于大数据存储和大数据分析的应用，适合于服务器几千台到几万台的集群运行，支持PB级的存储容量。

        Hadoop典型应用有：搜索、日志处理、推荐系统、数据分析、视频图像分析、数据保存等。

        但要知道，Hadoop的使用范围远小于SQL或Python之类的脚本语言，所以不要盲目使用Hadoop，看完这篇试读文章，我知道Hadoop不适用于我们的项目。不过Hadoop作为大数据的热门词，我觉得一个狂热的编程爱好者值得去学习了解，或许你下一个归宿就需要Hadoop人才，不是吗。