大数据存储hadoop
1. Hadoop到底是干什么用的
用途：将单机的工作任务进行分拆，变成协同工作的集群。用以解决日益增加的文件存储量和数据量瓶颈。
通俗应用解释：
比如计算一个100M的文本文件中的单词的个数，这个文本文件有若干行，每行有若干个单词，每行的单词与单词之间都是以空格键分开的。对于处理这种100M量级数据的计算任务，把这个100M的文件拷贝到自己的电脑上，然后写个计算程序就能完成计算。
关键技术：
HDFS（Hadoop Distributed File System）：
既可以是Hadoop 集群的一部分，也可以是一个独立的分布式文件系统，是开源免费的大数据处理文件存储系统。
HDFS是Master和Slave的主从结构（是一种概念模型，将设备分为主设备和从设备，主设备负责分配工作并整合结果，或作为指令的来源；从设备负责完成工作，一般只能和主设备通信）。主要由Name-Node、Secondary NameNode、DataNode构成。
Name-Node：分布式文件系统中的管理者，主要负责管理文件系统的命名空间、集群配置信息和存储块的复制等
Secondary NameNode：辅助 NameNode，分担其工作，紧急情况可以辅助恢复
DataNode：Slave节点，实际存储数据、执行数据块的读写并汇报存储信息给NameNode
HDFS客户端的存储流程：当客户需要写数据时，先在NameNode 上创建文件结构并确定数据块副本将要写道哪几个 datanode ，然后将多个代写 DataNode 组成一个写数据管道，保证写入过程完整统一写入。
读取数据时则先通过 NameNode 找到存储数据块副本的所有 DataNode ，根据与读取客户端距离排序数据块，然后取最近的。
2. hadoop是怎么存储大数据的
Hadoop中有很多方法可以加入多个数据集。MapRece提供了Map端和Rece端的数据连接。这些连接是非平凡的连接，并且可能会是非常昂贵的操作。Pig和Hive也具有同等的能力来申请连接到多个数据集。Pig提供了复制连接，合并连接和倾斜连接（skewed join），并且Hive提供了map端的连接和完整外部连接来分析数据。
一个重要的事实是，通过使用各种工具，比如MapRece、Pig和Hive等，数据可以基于它们的内置功能和实际需求来使用它们。至于在Hadoop分析大量数据，Anoop指出，通常，在大数据/Hadoop的世界，一些问题可能并不复杂，并且解决方案也是直截了当的，但面临的挑战是数据量。在这种情况下需要不同的解决办法来解决问题。
一些分析任务是从日志文件中统计明确的ID的数目、在特定的日期范围内改造存储的数据、以及网友排名等。所有这些任务都可以通过Hadoop中的多种工具和技术如MapRece、Hive、Pig、Giraph和Mahout等来解决。这些工具在自定义例程的帮助下可以灵活地扩展它们的能力。
3. hadoop是大数据处理中较为典型的什么计算
摘要 通过使用Hadoop，用户可以利用集群的存储和处理能力，并实现大数据的分布式处理。本质上，Hadoop提供了一个基础，可以在该基础上构建其他应用程序来处理大数据。
4. hadoop存储方式
传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。大数据培训这么火的原因有很多。注意不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。之后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。
5. 大数据中Hadoop的核心技术是什么
Hadoop核心架构，分为四个模块：
1、Hadoop通用：提供Hadoop模块所需要的Java类库和工具。
2、Hadoop YARN：提供任务调度和集群资源管理功能。
3、Hadoop HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问方式。
4、Hadoop MapRece：大数据离线计算引擎，用于大规模数据集的并行处理。
特点：
Hadoop的高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性，是Hadoop的优势所在，在十多年的发展历程当中，Hadoop依然被行业认可，占据着重要的市场地位。
Hadoop在大数据技术框架当中的地位重要，学大数据必学Hadoop，还要对Hadoop核心技术框架掌握扎实才行。
6. 在大数据学习中Hadoop和Spark哪个更好就业
大数据的hadoop和spark都是大数据开发所用到的一种开发软件工具，合格的大数据开发工程师需要掌握的技能很多，具体岗位（大数据开发，大数据分析，数据产品经理等）要求的重点不同。如需大数据培训推荐选择【达内教育】。
Hadoop与Spark都是大数据计算框架，但是两者各有自己的优势，Spark与Hadoop的区别主要有以下几点：
1、编程方式
Hadoop的MapRece在计算数据时，计算过程必须要转化为Map和Rece两个过程，从而难以描述复杂的数据处理过程；而Spark的计算模型不局限于Map和Rece操作，还提供了多种数据集的操作类型，编程模型比MapRece更加灵活。
2、数据存储
Hadoop的MapRece进行计算时，每次产生的中间结果都是存储在本地磁盘中；而Spark在计算时产生的中间结果存储在内存中。
3、数据处理
Hadoop在每次执行数据处理时，都需要从磁盘中加载数据，导致磁盘的I/O开销较大；而Spark在执行数据处理时，只需要将数据加载到内存中，之后直接在内存中加载中间结果数据集即可，减少了磁盘的1O开销等。感兴趣的话点击此处，免费学习一下
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7. 大数据的Hadoop是什么
Hadoop中有很多方法可以加入多个数据集。MapRece提供了Map端和Rece端的数据连接。这些连接是非平凡的连接，并且可能会是非常昂贵的操作。Pig和Hive也具有同等的能力来申请连接到多个数据集。Pig提供了复制连接，合并连接和倾斜连接（skewed join），并且Hive提供了map端的连接和完整外部连接来分析数据。
一个重要的事实是，通过使用各种工具，比如MapRece、Pig和Hive等，数据可以基于它们的内置功能和实际需求来使用它们。至于在Hadoop分析大量数据，Anoop指出，通常，在大数据/Hadoop的世界，一些问题可能并不复杂，并且解决方案也是直截了当的，但面临的挑战是数据量。在这种情况下需要不同的解决办法来解决问题。
一些分析任务是从日志文件中统计明确的ID的数目、在特定的日期范围内改造存储的数据、以及网友排名等。所有这些任务都可以通过Hadoop中的多种工具和技术如MapRece、Hive、Pig、Giraph和Mahout等来解决。这些工具在自定义例程的帮助下可以灵活地扩展它们的能力。
8. Hadoop在大数据中有什么作用
HDFS按照Master和Slave的结构。分为NameNode、SecondaryNameNode、DataNode这几个角色。
NameNode：是Master节点，是大领导。管理数据块映射;处理客户端的读写请求;配置副本策略;管理HDFS的名称空间。
SecondaryNameNode：是一个小弟，分担大哥namenode的工作量;是NameNode的冷备份;合并fsimage(元数据镜像文件，文件系统的目录树)和fsedits(元数据的操作日志，针对文件系统做的修改操作记录)，然后再发给namenode。
DataNode：是Slave节点，是奴隶，干活的。负责存储客户端发来的block;执行block的读写操作。NameNode和DataNode之间的通信是通过心跳机制实现的。
Map(映射)任务处理：
读取HDFS中的文件。每一行解析成一个。每一个键值对调用一次map函数。map函数接收前面产生的，进行处理，转换为新的输出。对转换后的进行分区。对不同分区中的数据按key进行排序、分组。分组指的是相同key的value放到一个集合中。
Rece(归约)任务处理：
多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络到不同的rece节点上。对多个map的输出进行合并、排序。覆盖rece函数，接收的是分组后的数据，实现自己的业务逻辑，处理后，产生新的输出。对rece输出的写到HDFS中。
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9. Hadoop如何应用在大数据业务系统中
Hadoop是使用Java编写，允许分布在集群，使用简单的编程模型的计算机大型数据集处理的Apache的开源框架。 Hadoop框架应用工程提供跨计算机集群的分布式存储和计算的环境。 Hadoop是专为从单一服务器到上千台机器扩展，每个机器都可以提供本地计算和存储。
Hadoop适用于海量数据、离线数据和负责数据，应用场景如下：
场景1：数据分析
场景2：离线计算，(异构计算+分布式计算)天文计算
场景3：海量数据存储