一.Hadoop大數(shù)據(jù)處理的意義

Hadoop得以在大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用中廣泛應(yīng)用得益于其自身在數(shù)據(jù)提取、變形和加載(ETL)方面上的天然優(yōu)勢(shì)。Hadoop的分布式架構(gòu)，將大數(shù)據(jù)處理引擎盡可能的靠近存儲(chǔ)，對(duì)例如像ETL這樣的批處理操作相對(duì)合適，因?yàn)轭愃七@樣操作的批處理結(jié)果可以直接走向存儲(chǔ)。Hadoop的MapReduce功能實(shí)現(xiàn)了將單個(gè)任務(wù)打碎，并將碎片任務(wù)(Map)發(fā)送到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，之后再以單個(gè)數(shù)據(jù)集的形式加載(Reduce)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫里。

Hadoop擁有高可靠性、高可拓展性、高容錯(cuò)性和高效性?？傊?，Hadoop是一個(gè)用于存儲(chǔ)和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的分布式系統(tǒng)，它通過將數(shù)據(jù)分解成多個(gè)小任務(wù)并在集群上并行運(yùn)行來實(shí)現(xiàn)高效處理。

二.Hadoop的工作流程如下：

1.客戶端將數(shù)據(jù)上傳到HDFS中的一個(gè)或多個(gè)節(jié)點(diǎn)上。

2.MapReduce框架將數(shù)據(jù)分解成多個(gè)小任務(wù)，并將這些任務(wù)分配給集群中的不同節(jié)點(diǎn)。

3.每個(gè)節(jié)點(diǎn)上的MapReduce任務(wù)讀取其分配的數(shù)據(jù)塊，并執(zhí)行相應(yīng)的計(jì)算操作。

4.計(jì)算完成后，MapReduce將結(jié)果寫回到HDFS中。

5.客戶端從HDFS中檢索結(jié)果并進(jìn)行后續(xù)處理