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如何看待Hadoop

發布時間:2021-10-20 16:23:15 來源:億速云 閱讀:115 作者:柒染 欄目:大數據

如何看待Hadoop,相信很多沒有經驗的人對此束手無策,為此本文總結了問題出現的原因和解決方法,通過這篇文章希望你能解決這個問題。

1. 2013 全球數據總量 4.4 ZB 預計2020 44ZB 1ZB=1000EB=1000 000 PB 1PB=1024TB
2. 個人產生的數據在不斷增長 物聯網產生的數據
3. 大數據勝于好算法
  • 對于某些應用來(譬如根據以往的偏好來推薦電影和音樂),不論算法有多牛,基于小數據的推薦效果往往都不如基于大量可用數據的一般算法的推薦效果

多硬盤讀取遇到的問題
  • 硬件故障

  • 數據的正確性如何保證

MapReduce
  • 每次查詢需要處理整個數據集或至少一個數據集的絕大部分

  • 本質是一個批處理系統 不適合交互式分析

硬盤發展趨勢: 尋址時間的提升遠遠不敵于傳輸速率的提升
MapReduce 適合一次寫入、多次讀取數據應用,關系型數據庫則更適合持續更新的數據集
hadoop 對非結構化或半結構化數據非常有效
網格計算
  • hadoop 盡量在計算節點上存儲數據,以實現數據的本地快速訪問。數據本地化特性是Hadoop 數據處理的核心,并因此而獲得良好的性能

志愿計算
hadoop 三大設計目標
  • 為只需要短短幾分鐘或幾個小時就可以完成的作業提供服務

  • 運行于同一個內部有高速網絡連接的數據中心內

  • 數據中心內的計算機都是可靠的、專門的硬件

看完上述內容,你們掌握如何看待Hadoop的方法了嗎?如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容,歡迎關注億速云行業資訊頻道,感謝各位的閱讀!

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