hadoop雲大數據存儲

『壹』 hadoop作用

1.hadoop有三個主要的核心組件：HDFS（分布式文件存儲）、MAPREDUCE（分布式的計算）、YARN（資源調度），現在雲計算包括大數據和虛擬化進行支撐。
在HADOOP（hdfs、MAPREDUCE、yarn）大數據處理技術框架，擅長離線數據分析.
Zookeeper 分布式協調服務基礎組件，Hbase 分布式海量資料庫，離線分析和在線業務處理。
Hive sql 數據倉庫工具，使用方便，功能豐富，基於MR延遲大，可以方便對數據的分析，並且數據的處理可以自定義方法進行操作，簡單方便。
Sqoop數據導入導出工具，將數據從數據導入Hive，將Hive導入資料庫等操作。
Flume數據採集框架，可以從多種源讀取數據。
Azkaban對操作進行管理，比如定時腳本執行，有圖形化界面，上傳job簡單，只需要將腳本打成bao，可直接上傳。
2.hadoop的可以做離散日誌分析，一般流程是:
將web中的數據取過來【通過flume】，然後通過預處理【maprece,一般只是使用map就可以了】，就是將數據中沒有用處的數據去除掉，將數據轉換【比如說時間的格式，Agent的組合】，並將數據進行處理之後以固定格式輸出，由Hive處理，Hive是作用是將數據轉換出一個表，RTL就是寫SQL的一個過程，將數據進行分析，然後將數據報表統計，這個時候使用的是pig數據分析【hive一般作為庫，pig做分析，我沒有使用pig，因為感覺還沒有hive的HQL處理方便】，最後將含金量最大的數據放入到mysql中，然後將mysql中的數據變為可視圖化的工具。
推薦的使用：當我們瀏覽一各網頁的時候，將數據的值值傳遞給後台保存到log中，後台將數據收集起來，hadoop中的fiume可以將數據拿到放入到HDFS中，原始的數據進行預處理，然後使用HIVE將數據變為表，進行數據的分析，將有價值的數據放入到mysql，作為推薦使用，這個一般是商城，數據的來源也是可以通過多種方式的，比如說隱形圖片、js、日誌等都可以作為採集數據的來源。
3.hadoop中的HDFS有兩個重要的角色：NameNode、datanode，Yarn有兩個主要的主角：ResourceManager和nodeManager.
4.分布式：使用多個節點協同完成一項或者多項業務功能的系統叫做分布式系統，分布式一般使用多個節點組成，包括主節點和從節點，進行分析
5.maprece：是使用較少的代碼，完成對海量數據的處理，比如wordCount，統計單詞的個數。
實現思想：將單詞一個一個的遍歷，然後將單詞加1處理，但是這是集群，那麼就每個節點計算自己節點的數據，然後最後交給一個統計的程序完成就可以了，最後將單詞和結果輸出。

『貳』 大數據Hadoop版本介紹

你知道大數據Hadoop版本介紹，1.0版本和2.0對比有哪些缺點？

Hadoop發行版本分為開源社區版和商業版，社區版是指由Apache軟體基金會維護的版本，是官方維護的版本體系。商業版Hadoop是指由第三方商業公司在社區版Hadoop基礎上進行了一些修改、整合以及各個服務組件兼容性測試而發行的版本，例如比較著名的有Cloudera公司的CDH版本。

為了方便學習，本書採用開源社區版，而Hadoop自誕生以來，主要分為Hadoop1、Hadoop2、Hadoop3三個系列的多個版本。由於目前市場上最主流的是Hadoop2.x版本，因此，本書只針對Hadoop2.x版本進行相關介紹。

Hadoop2.x版本指的是第2代Hadoop，它是從Hadoop1.x發展而來的，並且相對於Hadoop1.x來說，有很多改進。下面我們從Hadoop1.x到Hadoop2.x發展的角度，對兩版本進行講解，如圖1所示。

通過圖1可以看出，Hadoop1.0內核主要由分布式存儲系統HDFS和分布式計算框架MapRece兩個系統組成，而Hadoop2.x版本主要新增了資源管理框架Yarn以及其他工作機制的改變。

在Hadoop1.x版本中，HDFS與MapRece結構如圖2和3所示。

從圖3可以看出MapRece由一個JobTracker和多個TaskTracker組成，其中，MapRece的主節點JobTracker只有一個，從節點TaskTracker有很多個，JobTracker與TaskTracker在MapRece中的角色就像是項目經理與開發人員的關系，而JobTracker負責接收用戶提交的計算任務、將計算任務分配給TaskTracker執行、跟蹤，JobTracker同時監控TaskTracker的任務執行狀況等。當然，TaskTracker只負責執行JobTracker分配的計算任務，正是由於這種機制，Hadoop1.x架構中的HDFS和MapRece存在以下缺陷：

（1）HDFS中的NameNode、SecondaryNode單點故障，風險是比較大的。其次，NameNode內存受限不好擴展，因為Hadoop1.x版本中的HDFS只有一個NameNode，並且要管理所有的DataNode。

（2）MapRece中的JobTracker職責過多，訪問壓力太大，會影響系統穩定。除此之外，MapRece難以支持除自身以外的框架，擴展性較低的不足。

Hadoop2.x版本為克服Hadoop1.x中的不足，對其架構進行了以下改進：

（1）Hadoop2.x可以同時啟動多個NameNode，其中一個處於工作（Active）狀態，另一個處於隨時待命（Standby）狀態，這種機制被稱為Hadoop HA（Hadoop高可用），這樣當一個NameNode所在的伺服器宕機時，可以在數據不丟失的情況下，自動切換到另一個NameNode持續提供服務。

（2）Hadoop2.x將JobTracker中的資源管理和作業控制分開，分別由ResourceManager（負責所有應用程序的資源分配）和ApplicationMaster（負責管理一個應用程序）實現，即引入了資源管理框架Yarn，它是一個通用的資源管理框架，可以為各類應用程序進行資源管理和調度，不僅限於MapRece一種框架，也可以為其他框架使用，如Tez、Spark、Storm，這種設計不僅能夠增強不同計算模型和各種應用之間的交互，使集群資源得到高效利用，而且能更好地與企業中已經存在的計算結構集成在一起。

（3）Hadoop2.x中的MapRece是運行在Yarn上的離線處理框架，它的運行環境不再由JobTracker和TaskTracker等服務組成，而是變成通用資源管理Yarn和作業控制進程ApplicationMaster，從而使MapRece在速度上和可用性上都有很大的提高。

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大數據教程Hadoop

『叄』 海量圖片存儲用hadoop是否合適存儲在哪個節點上能否由我們自己決定

hadoop可以實現海量數據的存儲，它包含分布式文件系統HDFS，所以您說的一部分存在節點1，一部分存在節點2上肯定可行
當你需要存儲比較大的文件時，HDFS會把它分成多個小塊（塊的大小可以自己定）來進行分布式存儲，而且名位元組點會記錄存的位置，當應用程序請求計算時，會將計算移到相應的數據附近，所以用hadoop，就相信它好了，當然你也可以在它上面附加一些自己的安全管理模塊，或其它中間件等，畢竟hadoop也有不盡人意的地方，還需要改進。
目前facebook，淘寶，yahoo！等都用hadoop構建了自己的數據中心來支持海量數據的存儲

『肆』 什麼是大數據分析Hadoop

要了解什麼是Hadoop，我們必須首先了解與大數據和傳統處理系統有關的問題。前進，我們將討論什麼是Hadoop，以及Hadoop如何解決與大數據相關的問題。我們還將研究CERN案例研究，以突出使用Hadoop的好處。

在之前的博客「 大數據教程」中，我們已經詳細討論了大數據以及大數據的挑戰。在此博客中，我們將討論：

1、傳統方法的問題

2、Hadoop的演變

3、Hadoop的

4、Hadoop即用解決方案

5、何時使用Hadoop?

6、什麼時候不使用Hadoop?

一、CERN案例研究

大數據正在成為組織的機會。現在，組織已經意識到他們可以通過大數據分析獲得很多好處，如下圖所示。他們正在檢查大型數據集，以發現所有隱藏的模式，未知的相關性，市場趨勢，客戶偏好和其他有用的業務信息。

這些分析結果正在幫助組織進行更有效的營銷，新的收入機會，更好的客戶服務。他們正在提高運營效率，與競爭對手組織相比的競爭優勢以及其他業務利益。

什麼是Hadoop –大數據分析的好處

因此，讓我們繼續前進，了解在兌現大數據機會方面與傳統方法相關的問題。

二、傳統方法的問題

在傳統方法中，主要問題是處理數據的異構性，即結構化，半結構化和非結構化。RDBMS主要關注於銀行交易，運營數據等結構化數據，而Hadoop則專注於文本，視頻，音頻，Facebook帖子，日誌等半結構化，非結構化數據。RDBMS技術是一種經過驗證的，高度一致，成熟的系統許多公司的支持。另一方面，由於大數據(主要由不同格式的非結構化數據組成)對Hadoop提出了需求。

現在讓我們了解與大數據相關的主要問題是什麼。因此，繼續前進，我們可以了解Hadoop是如何成為解決方案的。

什麼是Hadoop –大數據問題

第一個問題是存儲大量數據。

無法在傳統系統中存儲大量數據。原因很明顯，存儲將僅限於一個系統，並且數據正在以驚人的速度增長。

第二個問題是存儲異構數據。

現在，我們知道存儲是一個問題，但是讓我告訴您，這只是問題的一部分。由於我們討論了數據不僅龐大，而且還以各種格式存在，例如：非結構化，半結構化和結構化。因此，您需要確保您擁有一個系統來存儲從各種來源生成的所有這些種類的數據。

第三個問題是訪問和處理速度。

硬碟容量正在增加，但磁碟傳輸速度或訪問速度並未以相似的速度增加。讓我以一個示例為您進行解釋：如果您只有一個100 Mbps I / O通道，並且正在處理1TB數據，則大約需要2.91個小時。現在，如果您有四台具有一個I / O通道的計算機，則對於相同數量的數據，大約需要43分鍾。因此，與存儲大數據相比，訪問和處理速度是更大的問題。

在了解什麼是Hadoop之前，讓我們首先了解一下Hadoop在一段時間內的發展。

Hadoop的演變

2003年，道格·切特(Doug Cutting)啟動了Nutch項目，以處理數十億次搜索並為數百萬個網頁建立索引。2003年10月下旬– Google發布帶有GFS(Google文件系統)的論文。2004年12月，Google發布了MapRece論文。在2005年，Nutch使用GFS和MapRece進行操作。2006年，雅虎與Doug Cutting及其團隊合作，基於GFS和MapRece創建了Hadoop。如果我告訴您，您會感到驚訝，雅虎於2007年開始在1000個節點的群集上使用Hadoop。

2008年1月下旬，雅虎向Apache Software Foundation發布了Hadoop作為一個開源項目。2008年7月，Apache通過Hadoop成功測試了4000個節點的集群。2009年，Hadoop在不到17小時的時間內成功整理了PB級數據，以處理數十億次搜索並為數百萬個網頁建立索引。在2011年12月，Apache Hadoop發布了1.0版。2013年8月下旬，發布了2.0.6版。

當我們討論這些問題時，我們發現分布式系統可以作為解決方案，而Hadoop提供了相同的解決方案。現在，讓我們了解什麼是Hadoop。

三、什麼是Hadoop?

Hadoop是一個框架，它允許您首先在分布式環境中存儲大數據，以便可以並行處理它。 Hadoop中基本上有兩個組件：

1、大數據Hadoop認證培訓

2、講師指導的課程現實生活中的案例研究評估終身訪問探索課程

什麼是Hadoop – Hadoop即解決方案

第一個問題是存儲大數據。

HDFS提供了一種分布式大數據存儲方式。您的數據存儲在整個DataNode的塊中，您可以指定塊的大小。基本上，如果您擁有512MB的數據，並且已經配置了HDFS，那麼它將創建128MB的數據塊。 因此，HDFS將數據分為512/128 = 4的4個塊，並將其存儲在不同的DataNode上，還將在不同的DataNode上復制數據塊。現在，由於我們正在使用商品硬體，因此存儲已不是難題。

它還解決了縮放問題。它著重於水平縮放而不是垂直縮放。您始終可以根據需要隨時在HDFS群集中添加一些額外的數據節點，而不是擴展DataNodes的資源。讓我為您總結一下，基本上是用於存儲1 TB的數據，您不需要1 TB的系統。您可以在多個128GB或更少的系統上執行此操作。

下一個問題是存儲各種數據。

藉助HDFS，您可以存儲各種數據，無論是結構化，半結構化還是非結構化。由於在HDFS中，沒有預轉儲模式驗證。並且它也遵循一次寫入和多次讀取模型。因此，您只需寫入一次數據，就可以多次讀取數據以尋找見解。

Hird的挑戰是訪問和處理數據更快。

是的，這是大數據的主要挑戰之一。為了解決該問題，我們將處理移至數據，而不是將數據移至處理。這是什麼意思?而不是將數據移動到主節點然後進行處理。在MapRece中，處理邏輯被發送到各個從屬節點，然後在不同的從屬節點之間並行處理數據。然後，將處理後的結果發送到主節點，在該主節點上合並結果，並將響應發送回客戶端。

在YARN架構中，我們有ResourceManager和NodeManager。ResourceManager可能會或可能不會與NameNode配置在同一台機器上。 但是，應該將NodeManager配置在存在DataNode的同一台計算機上。

YARN通過分配資源和安排任務來執行您的所有處理活動。

什麼是Hadoop – YARN

它具有兩個主要組件，即ResourceManager和NodeManager。

ResourceManager再次是主節點。它接收處理請求，然後將請求的各個部分相應地傳遞到相應的NodeManager，什麼是大數據分析Hadoop在此進行實際處理。NodeManager安裝在每個DataNode上。它負責在每個單個DataNode上執行任務。

我希望現在您對什麼是Hadoop及其主要組件有所了解。讓我們繼續前進，了解何時使用和何時不使用Hadoop。

何時使用Hadoop?

Hadoop用於：

1、搜索 – Yahoo，亞馬遜，Zvents

2、日誌處理 – Facebook，雅虎

3、數據倉庫 – Facebook，AOL

4、視頻和圖像分析 –紐約時報，Eyealike

到目前為止，我們已經看到了Hadoop如何使大數據處理成為可能。但是在某些情況下，不建議使用Hadoop。

『伍』 hadoop是怎麼存儲大數據的

Hadoop本身是抄分布式框襲架，如果在hadoop框架下，需要配合hbase，hive等工具來進行大數據計算。如果具體深入還要了解HDFS，Map/Rece，任務機制等等。如果要分析還要考慮其他分析展現工具。

大數據還有分析才有價值

用於分析大數據的工具主要有開源與商用兩個生態圈。開源大數據生態圈：1、Hadoop HDFS、HadoopMapRece, HBase、Hive 漸次誕生，早期Hadoop生態圈逐步形成。2、. Hypertable是另類。它存在於Hadoop生態圈之外，但也曾經有一些用戶。3、NoSQL，membase、MongoDb商用大數據生態圈：1、一體機資料庫/數據倉庫：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。2、數據倉庫：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。3、數據集市：QlikView、 Tableau 、 以及國內的Yonghong Data Mart 。

『陸』 大數據 hadoop 三種運行模式的區別、及詳細配置講解

基於Hadoop進行開發時，有時候會被Hadoop的運行模式弄得暈頭轉向，傻傻分不清各種運行模式的區別，給日常開發帶來很多困惑，不同集群配置文件也各不相不同。弄明白Hadoop的運行模式和對配置文件的作用要做到心中明了，在工作中才能得手順心。

hadoop的配置文件均以XML文件進行配置，它有四個最常見的配置文件，分別為：

core-site.xml文件主要用於配置通用屬性。

hdfs-site.xml文件用於配置Hdfs的屬性。

mapred-site.xml文件用於配置Maprece的屬性。

yarn-site.xml文件用於配置Yarn的屬性。

一般來說，這四種配置文件都存儲在hadoop默認的安裝目錄etc/hadoop子目錄中。 不過我們也可以在搭建集群時根據實際需求，把etc/hadoop目錄和其下的文件復制到另外一個位置。這樣可以把配置文件和安裝文件分離開來，方便管理。

注意：如果把etc/hadoop目錄和其下的文件復制到另外一個位置。
我們需要在環境變數中將hadoop_conf_dir設置成指向新目錄。

1、本地運行模式

無需任何守護進程 ，所有的程序都運行在同一個JVM上執行。在本地模式下調試MR程序非常高效方便，一般該模式主要是在學習或者開發階段調試使用 。

2、偽分布式模式

Hadoop守護進程運行在本地機器上 ，模擬一個小規模的集群，換句話說，可以配置一台機器的Hadoop集群，偽分布式是完全分布式的一個特例。

3、完全分布式模式

Hadoop守護進程運行在一個集群上 。這種運行模式也就是我們常見的各種雲，主要用於大規模的生產環境中。

注意：分布式要啟動守護進程 ，是指在使用分布式hadoop時，要先啟動一些准備程序進程，然後才能使用。 比如start-dfs.sh start-yarn.sh，而本地模式不需要啟動這些守護進程。

注意：在本地模式下，將使用本地文件系統和本地MapRece運行器。在分布式模式下，將啟動HDFS和YARN守護進程。

『柒』 Hadoop 是什麼，有什麼用

Hadoop是由java語言編寫的，在分布式伺服器集群上存儲海量數據並運行分布式分析應用的開源框架，其核心部件是HDFS與MapRece

HDFS是一個分布式文件系統，引入存放文件元數據信息的伺服器Namenode和實際存放數據的伺服器Datanode，對數據進行分布式儲存和讀取。

MapRece是一個計算框架，MapRece的核心思想是把計算任務分配給集群內的伺服器里執行。通過對計算任務的拆分（Map計算/Rece計算）再根據任務調度器（JobTracker）對任務進行分布式計算

總之Hadoop最核心的兩個部分是：HDFS（提供分布式海量數據存儲）和MapRece（分布式計算殷勤），一個提供大數據存儲，一個提供大數據計算

2 有什麼特點？

根據權威組織統計，Hadoop相關組件已經打包幾十個，用簡單的一句話概括主要的一些組件：

以上只羅列了Hadoop的一些基本組件，應為我只會這幾個，其他的還不是很了解。Hadoop家族是大數據處理的基本框架，大家有興趣可以自己再了解

『捌』 如何架構大數據系統hadoop

大數據數量龐大，格式多樣化。

大量數據由家庭、製造工廠和辦公場所的各種設備、互聯網事務交易、社交網路的活動、自動化感測器、移動設備以及科研儀器等生成。

它的爆炸式增長已超出了傳統IT基礎架構的處理能力，給企業和社會帶來嚴峻的數據管理問題。

因此必須開發新的數據架構，圍繞「數據收集、數據管理、數據分析、知識形成、智慧行動」的全過程，開發使用這些數據，釋放出更多數據的隱藏價值。

一、大數據建設思路

1）數據的獲得

大數據產生的根本原因在於感知式系統的廣泛使用。

隨著技術的發展，人們已經有能力製造極其微小的帶有處理功能的感測器，並開始將這些設備廣泛的布置於社會的各個角落，通過這些設備來對整個社會的運轉進行監控。

這些設備會源源不斷的產生新數據，這種數據的產生方式是自動的。

因此在數據收集方面，要對來自網路包括物聯網、社交網路和機構信息系統的數據附上時空標志，去偽存真，盡可能收集異源甚至是異構的數據，必要時還可與歷史數據對照，多角度驗證數據的全面性和可信性。

2）數據的匯集和存儲

互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了

數據只有不斷流動和充分共享，才有生命力。

應在各專用資料庫建設的基礎上，通過數據集成，實現各級各類信息系統的數據交換和數據共享。

數據存儲要達到低成本、低能耗、高可靠性目標，通常要用到冗餘配置、分布化和雲計算技術，在存儲時要按照一定規則對數據進行分類，通過過濾和去重，減少存儲量，同時加入便於日後檢索的標簽。

3）數據的管理

大數據管理的技術也層出不窮。

在眾多技術中，有6種數據管理技術普遍被關注，即分布式存儲與計算、內存資料庫技術、列式資料庫技術、雲資料庫、非關系型的資料庫、移動資料庫技術。

其中分布式存儲與計算受關注度最高。

上圖是一個圖書數據管理系統。

4）數據的分析

數據分析處理：有些行業的數據涉及上百個參數，其復雜性不僅體現在數據樣本本身，更體現在多源異構、多實體和多空間之間的交互動態性，難以用傳統的方法描述與度量，處理的復雜度很大，需要將高維圖像等多媒體數據降維後度量與處理，利用上下文關聯進行語義分析，從大量動態而且可能是模稜兩可的數據中綜合信息，並導出可理解的內容。

大數據的處理類型很多，主要的處理模式可以分為流處理和批處理兩種。

批處理是先存儲後處理，而流處理則是直接處理數據。

挖掘的任務主要是關聯分析、聚類分析、分類、預測、時序模式和偏差分析等。

5）大數據的價值：決策支持系統

大數據的神奇之處就是通過對過去和現在的數據進行分析，它能夠精確預測未來；通過對組織內部的和外部的數據整合，它能夠洞察事物之間的相關關系；通過對海量數據的挖掘，它能夠代替人腦，承擔起企業和社會管理的職責。

6）數據的使用

大數據有三層內涵：一是數據量巨大、來源多樣和類型多樣的數據集；二是新型的數據處理和分析技術；三是運用數據分析形成價值。

大數據對科學研究、經濟建設、社會發展和文化生活等各個領域正在產生革命性的影響。

大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的經營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。

二、大數據基本架構

基於上述大數據的特徵，通過傳統IT技術存儲和處理大數據成本高昂。

一個企業要大力發展大數據應用首先需要解決兩個問題：一是低成本、快速地對海量、多類別的數據進行抽取和存儲；二是使用新的技術對數據進行分析和挖掘，為企業創造價值。

因此，大數據的存儲和處理與雲計算技術密不可分，在當前的技術條件下，基於廉價硬體的分布式系統（如Hadoop等）被認為是最適合處理大數據的技術平台。

Hadoop是一個分布式的基礎架構，能夠讓用戶方便高效地利用運算資源和處理海量數據，目前已在很多大型互聯網企業得到了廣泛應用，如亞馬遜、Facebook和Yahoo等。

其是一個開放式的架構，架構成員也在不斷擴充完善中，通常架構如圖2所示：

Hadoop體系架構

（1）Hadoop最底層是一個HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系統），存儲在HDFS中的文件先被分成塊，然後再將這些塊復制到多個主機中（DataNode，數據節點）。

（2）Hadoop的核心是MapRece（映射和化簡編程模型）引擎，Map意為將單個任務分解為多個，而Rece則意為將分解後的多任務結果匯總，該引擎由JobTrackers（工作追蹤，對應命名節點）和TaskTrackers（任務追蹤，對應數據節點）組成。

當處理大數據查詢時，MapRece會將任務分解在多個節點處理，從而提高了數據處理的效率，避免了單機性能瓶頸限制。

（3）Hive是Hadoop架構中的數據倉庫，主要用於靜態的結構以及需要經常分析的工作。

Hbase主要作為面向列的資料庫運行在HDFS上，可存儲PB級的數據。

Hbase利用MapRece來處理內部的海量數據，並能在海量數據中定位所需的數據且訪問它。

（4）Sqoop是為數據的互操作性而設計，可以從關系資料庫導入數據到Hadoop，並能直接導入到HDFS或Hive。

（5）Zookeeper在Hadoop架構中負責應用程序的協調工作，以保持Hadoop集群內的同步工作。

（6）Thrift是一個軟體框架，用來進行可擴展且跨語言的服務的開發，最初由Facebook開發，是構建在各種編程語言間無縫結合的、高效的服務。

Hadoop核心設計

Hbase——分布式數據存儲系統

Client：使用HBase RPC機制與HMaster和HRegionServer進行通信

Zookeeper：協同服務管理，HMaster通過Zookeepe可以隨時感知各個HRegionServer的健康狀況

HMaster: 管理用戶對表的增刪改查操作

HRegionServer：HBase中最核心的模塊，主要負責響應用戶I/O請求，向HDFS文件系統中讀寫數據

HRegion:Hbase中分布式存儲的最小單元，可以理解成一個Table

HStore：HBase存儲的核心。

由MemStore和StoreFile組成。

HLog：每次用戶操作寫入Memstore的同時，也會寫一份數據到HLog文件

結合上述Hadoop架構功能，大數據平台系統功能建議如圖所示：

應用系統：對於大多數企業而言，運營領域的應用是大數據最核心的應用，之前企業主要使用來自生產經營中的各種報表數據，但隨著大數據時代的到來，來自於互聯網、物聯網、各種感測器的海量數據撲面而至。

於是，一些企業開始挖掘和利用這些數據，來推動運營效率的提升。

數據平台：藉助大數據平台，未來的互聯網路將可以讓商家更了解消費者的使用**慣，從而改進使用體驗。

基於大數據基礎上的相應分析，能夠更有針對性的改進用戶體驗，同時挖掘新的商業機會。

數據源：數據源是指資料庫應用程序所使用的資料庫或者資料庫伺服器。

豐富的數據源是大數據產業發展的前提。

數據源在不斷拓展，越來越多樣化。

如：智能汽車可以把動態行駛過程變成數據，嵌入到生產設備里的物聯網可以把生產過程和設備動態狀況變成數據。

對數據源的不斷拓展不僅能帶來採集設備的發展，而且可以通過控制新的數據源更好地控制數據的價值。

然而我國數字化的數據資源總量遠遠低於美歐，就已有有限的數據資源來說，還存在標准化、准確性、完整性低，利用價值不高的情況，這**降低了數據的價值。

三、大數據的目標效果

通過大數據的引入和部署，可以達到如下效果：

1）數據整合

·統一數據模型：承載企業數據模型，促進企業各域數據邏輯模型的統一；

·統一數據標准：統一建立標準的數據編碼目錄，實現企業數據的標准化與統一存儲；

·統一數據視圖：實現統一數據視圖，使企業在客戶、產品和資源等視角獲取到一致的信息。

2）數據質量管控

·數據質量校驗：根據規則對所存儲的數據進行一致性、完整性和准確性的校驗，保證數據的一致性、完整性和准確性；

·數據質量管控：通過建立企業數據的質量標准、數據管控的組織、數據管控的流程，對數據質量進行統一管控，以達到數據質量逐步完善。

3）數據共享

·消除網狀介面，建立大數據共享中心，為各業務系統提供共享數據，降低介面復雜度，提高系統間介面效率與質量；

·以實時或准實時的方式將整合或計算好的數據向外系統提供。

4）數據應用

·查詢應用：平台實現條件不固定、不可預見、格式靈活的按需查詢功能；

·固定報表應用：視統計維度和指標固定的分析結果的展示，可根據業務系統的需求，分析產生各種業務報表數據等；

·動態分析應用：按關心的維度和指標對數據進行主題性的分析，動態分析應用中維度和指標不固定。

四、總結

基於分布式技術構建的大數據平台能夠有效降低數據存儲成本，提升數據分析處理效率，並具備海量數據、高並發場景的支撐能力，可大幅縮短數據查詢響應時間，滿足企業各上層應用的數據需求。

『玖』 Hadoop，大數據，雲計算三者之間有什麼關系

大數據和雲計算是何關系?關於大數據和雲計算的關系人們通常會有誤解。而且也會把它們混起來說，分別做一句話直白解釋就是：雲計算就是硬體資源的虛擬化;大數據就是海量數據的高效處理。大數據、hadoop及雲計算之間到底是什麼關系呢?

大數據開發入門 課程：hadoop大數據與hadoop雲計算，Hadoop最擅長的事情就是可以高效地處理海量規模的數據，這樣Hadoop就和大數據及雲計算結下了不解之緣。先介紹與大數據相關的內容，然後講解Hadoop、大數據以及雲計算之間的關系，使讀者從大數據和雲計算的角度來認識Hadoop。

正是由於大數據對系統提出了很多極限的要求，不論是存儲、傳輸還是計算，現有計算技術難以滿足大數據的需求，因此整個IT架構的革命性重構勢在必行，存儲能力的增長遠遠趕不上數據的增長，設計最合理的分層存儲架構已成為信息系統的關鍵。分布式存儲架構不僅需要scale up式的可擴展性，也需要scale out式的可擴展性，因此大數據處理離不開雲計算技術，雲計算可為大數據提供彈性可擴展的基礎設施支撐環境以及數據服務的高效模式，大數據則為雲計算提供了新的商業價值，大數據技術與雲計算技術必將有更完美的結合。

我們知道雲計算的關鍵技術包括分布式並行計算、分布式存儲以及分布式數據管理技術，而Hadoop就是一個實現了Google雲計算系統的開源平台，包括並行計算模型MapRece、分布式文件系統HDFS，以及分布式資料庫Hbase，同時Hadoop的相關項目也很豐富，包括ZooKeeper、Pig、Chukwa、Hive、hbase、Mahout等，這些項目都使得Hadoop成為一個很大很完備的生態鏈系統。目前使用Hadoop技術實現的雲計算平台包括IBM的藍雲，雅虎、英特爾的「雲計劃」，網路的雲計算基礎架構，阿里巴巴雲計算平台，以及中國移動的BigCloud大雲平台。

總而言之，用一句話概括就是雲計算因大數據問題而生，大數據驅動了雲計算的發展，而Hadoop在大數據和雲計算之間建起了一座堅實可靠的橋梁。東時Java大數據培訓培養能夠滿足企業要求的以java web開發技術為主要能力的工程師。完成學習後的工程師應當勝任java web開發工程師、大數據開發工程師等職位。