大数据的发展带来了新的挑战，需要新的解决方案。前所未有地，服务器需要实时处理、分类和存储大量数据。这一挑战导致了新平台的出现，例如ApacheHadoop，它可以轻松处理大型数据集。在本文中，您将了解Hadoop是什么，它的主要组件是什么，以及ApacheHadoop如何帮助处理大数据。

什么是Hadoop？

ApacheHadoop软件库是一个开源框架，可让您在分布式计算环境中高效地管理和处理大数据。

ApacheHadoop由四个主要模块组成：

Hadoop分布式文件系统(HDFS)

数据驻留在Hadoop的分布式文件系统中，类似于典型计算机上的本地文件系统。与传统文件系统相比，HDFS提供了更好的数据吞吐量。此外，HDFS提供了出色的可扩展性。您可以在商用硬件上轻松地从单台机器扩展到数千台。

又一个资源谈判者(YARN)

YARN有助于计划任务、整体管理和监控集群节点和其他资源。

MapReduce

HadoopMapReduce模块帮助程序执行并行数据计算。MapReduce的Map任务将输入数据转换为键值对。减少任务消耗输入，聚合它，并产生结果。

Hadoop通用

HadoopCommon在每个模块中都使用标准Java库。

为什么要开发Hadoop？

万维网在过去十年中呈指数级增长，现在它由数十亿页组成。由于数量庞大，在线搜索信息变得困难。这些数据变成了大数据，它包含两个主要问题：

开发人员参与了许多开源项目，通过解决上述问题，更快、更有效地返回Web搜索结果。他们的解决方案是跨服务器集群分配数据和计算，以实现同时处理。最终，Hadoop成为了这些问题的解决方案，并带来了许多其他好处，包括降低服务器部署成本。

Hadoop大数据处理如何工作？

使用Hadoop，我们利用集群的存储和处理能力，实现大数据的分布式处理。从本质上讲，Hadoop提供了一个基础，您可以在此基础上构建其他应用程序来处理大数据。

以不同格式收集数据的应用程序通过Hadoop的API将它们存储在Hadoop集群中，该API连接到NameNode。NameNode捕获文件目录的结构以及创建的每个文件的“块”位置。Hadoop跨DataNode复制这些块以进行并行处理。

MapReduce执行数据查询。它映射出所有的DataNodes并减少与HDFS中的数据相关的任务。名称“MapReduce”本身描述了它的作用。映射任务在每个节点上针对提供的输入文件运行，而reducer运行以链接数据并组织最终输出。

Hadoop大数据工具

Hadoop的生态系统支持各种开源大数据工具。这些工具补充了Hadoop的核心组件并增强了其处理大数据的能力。

最有用的大数据处理工具包括：

ApacheHive

ApacheHive是一个数据仓库，用于处理存储在Hadoop文件系统中的大量数据。

ApacheZookeeper

ApacheZookeeper自动进行故障转移并减少失败NameNode的影响。

ApacheHBase

ApacheHBase是用于Hadoop的开源非关系数据库。

ApacheFlume

ApacheFlume是一种分布式服务，用于流式传输大量日志数据。

ApacheSqoop

ApacheSqoop是一个命令行工具，用于在Hadoop和关系数据库之间迁移数据。

ApachePig

ApachePig是Apache的开发平台，用于开发在Hadoop上运行的作业。使用的软件语言是PigLatin。

ApacheOozie是一个有助于管理Hadoop作业的调度系统。

ApacheHCatalog

ApacheHCatalog是一个存储和表管理工具，用于对来自不同数据处理工具的数据进行排序。

Hadoop的优势

Hadoop是一种强大的大数据处理解决方案，是处理大数据的企业的必备工具。

更快地存储和处理大量数据

随着社交媒体和物联网(IoT)的到来，要存储的数据量急剧增加。这些数据集的存储和处理对于拥有它们的企业至关重要。

Hadoop的灵活性允许您保存非结构化数据类型，例如文本、符号、图像和视频。在RDBMS等传统关系数据库中，您需要在存储数据之前对其进行处理。使用Hadoop，不需要预处理数据，因为您可以按原样存储数据并决定以后如何处理它。换句话说，它的行为类似于NoSQL数据库。

处理能力

Hadoop通过分布式计算模型处理大数据。它对处理能力的有效利用使其既快速又高效。

降低成本

许多团队在Hadoop等框架出现之前就放弃了他们的项目，因为它们产生的成本很高。Hadoop是一个开源框架，它可以免费使用，并且它使用廉价的商品硬件来存储数据。

可扩展性

Hadoop让您无需太多管理即可快速扩展系统，只需更改集群中的节点数量即可。

使用分布式数据模型的众多优点之一是它能够容忍故障。Hadoop不依赖硬件来维持可用性。如果一个设备发生故障，系统会自动将任务重定向到另一个设备。容错是可能的，因为通过在集群中保存多个数据副本来维护冗余数据。换句话说，高可用性是在软件层维护的。

三个主要用例

处理大数据

对于海量数据，我们建议使用Hadoop，通常在PB或更多的范围内。它更适合需要巨大处理能力的海量数据。对于处理数百GB范围内的少量数据的组织而言，Hadoop可能不是最佳选择。

存储多样化的数据集

使用Hadoop的众多优点之一是它很灵活并且支持各种数据类型。无论数据是由文本、图像还是视频数据组成，Hadoop都可以有效地存储它。组织可以根据需要选择处理数据的方式。Hadoop具有数据湖的特征，因为它为存储的数据提供了灵活性。

并行数据处理

Hadoop中使用的MapReduce算法协调存储数据的并行处理，这意味着您可以同时执行多个任务。不允许联合操作，因为它会混淆Hadoop中的标准方法。只要数据彼此独立，它就包含并行性。

Hadoop在现实世界中的用途是什么

世界各地的公司都在使用Hadoop大数据处理系统。下面列出了Hadoop的许多实际用途中的一些：

了解客户需求

目前，Hadoop已被证明在了解客户需求方面非常有用。金融行业和社交媒体的主要公司使用这项技术通过分析有关客户活动的大数据来了解客户需求。

公司使用这些数据为客户提供个性化的优惠。您可能已经通过根据我们的兴趣和互联网活动在社交媒体和电子商务网站上展示的广告体验到这一点。

优化业务流程

Hadoop通过更好地分析业务和客户数据来帮助优化业务绩效。趋势分析和预测分析可以帮助企业定制产品和库存以增加销售额。这样的分析将有助于做出更好的决策并带来更高的利润。此外，公司使用Hadoop通过收集有关他们相互交互的数据来监控员工行为来改善他们的工作环境。

改善医疗保健服务

医疗行业的机构可以使用Hadoop来监控有关健康问题和医疗结果的大量数据。研究人员可以分析这些数据以识别健康问题、预测药物治疗并决定治疗计划。这种改进将使各国能够迅速改善其卫生服务。

金融交易

Hadoop拥有一种复杂的算法，可以使用预定义的设置扫描市场数据，以识别交易机会和季节性趋势。金融公司可以通过Hadoop的强大功能自动化大部分这些操作。

将Hadoop用于IoT物

联网设备取决于数据的可用性以有效运行。制造商和发明者使用Hadoop作为数十亿交易的数据仓库。由于物联网是一个数据流概念，Hadoop是管理其包含的大量数据的合适且实用的解决方案。Hadoop不断更新，使我们能够改进物联网平台使用的指令。

Hadoop的其他实际用途包括提高设备性能、提高个人量化和性能优化、提高运动和科学研究。

使用Hadoop的挑战是什么？

每个应用程序都具有优势和挑战。Hadoop还引入了几个挑战：

MapReduce算法并不总是解决方案

MapReduce算法并不支持所有场景。它适用于简单的信息请求和分块成独立单元的问题，但不适用于迭代任务。MapReduce对于高级分析计算效率低下，因为迭代算法需要密集的相互通信，并且它在MapReduce阶段创建多个文件。

完全开发的数据管理

Hadoop不提供用于数据管理、元数据和数据治理的综合工具。此外，它缺乏数据标准化和确定质量所需的工具。

人才缺口

由于Hadoop的陡峭学习曲线，很难找到具备Java技能的入门级程序员，这些程序员足以在MapReduce中发挥生产力。这种密集性是供应商有兴趣将关系(SQL)数据库技术置于Hadoop之上的主要原因，因为与MapReduce技能相比，更容易找到具备SQL知识而不是MapReduce技能的程序员。Hadoop管理既是一门艺术，也是一门科学，需要操作系统、硬件和Hadoop内核设置的底层知识。

数据安全

Kerberos身份验证协议是朝着使Hadoop环境安全迈出的重要一步。数据安全对于保护大数据系统免受碎片化数据安全问题的影响至关重要。

当有效实施并采取克服挑战所需的步骤时，Hadoop在处理大数据处理方面非常有效。对于处理大量数据的公司来说，它是一种多功能工具。它的主要优点之一是它可以在任何硬件上运行，并且Hadoop集群可以分布在数千台服务器上。这种灵活性在基础设施即代码环境中尤为重要。