hadoop大數據存儲

❶ hadoop是怎麼存儲大數據的

Hadoop中有很多方法可以加入多個數據集。MapRece提供了Map端和Rece端的數據連接。這些連接是非平凡的連接，並且可能會是非常昂貴的操作。Pig和Hive也具有同等的能力來申請連接到多個數據集。Pig提供了復制連接，合並連接和傾斜連接（skewed join），並且Hive提供了map端的連接和完整外部連接來分析數據。

一個重要的事實是，通過使用各種工具，比如MapRece、Pig和Hive等，數據可以基於它們的內置功能和實際需求來使用它們。至於在Hadoop分析大量數據，Anoop指出，通常，在大數據/Hadoop的世界，一些問題可能並不復雜，並且解決方案也是直截了當的，但面臨的挑戰是數據量。在這種情況下需要不同的解決辦法來解決問題。

一些分析任務是從日誌文件中統計明確的ID的數目、在特定的日期范圍內改造存儲的數據、以及網友排名等。所有這些任務都可以通過Hadoop中的多種工具和技術如MapRece、Hive、Pig、Giraph和Mahout等來解決。這些工具在自定義常式的幫助下可以靈活地擴展它們的能力。

❷ hadoop是怎麼存儲大數據的

Hadoop本身是分布式框架，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
。

❸ Hadoop在大數據中有什麼作用

HDFS按照Master和Slave的結構。分為NameNode、SecondaryNameNode、DataNode這幾個角色。

NameNode：是Master節點，是大領導。管理數據塊映射;處理客戶端的讀寫請求;配置副本策略;管理HDFS的名稱空間。

SecondaryNameNode：是一個小弟，分擔大哥namenode的工作量;是NameNode的冷備份;合並fsimage(元數據鏡像文件，文件系統的目錄樹)和fsedits(元數據的操作日誌，針對文件系統做的修改操作記錄)，然後再發給namenode。

DataNode：是Slave節點，是奴隸，幹活的。負責存儲客戶端發來的block;執行block的讀寫操作。NameNode和DataNode之間的通信是通過心跳機制實現的。

Map(映射)任務處理：

讀取HDFS中的文件。每一行解析成一個。每一個鍵值對調用一次map函數。map函數接收前面產生的，進行處理，轉換為新的輸出。對轉換後的進行分區。對不同分區中的數據按key進行排序、分組。分組指的是相同key的value放到一個集合中。

Rece(歸約)任務處理：

多個map任務的輸出，按照不同的分區，通過網路到不同的rece節點上。對多個map的輸出進行合並、排序。覆蓋rece函數，接收的是分組後的數據，實現自己的業務邏輯，處理後，產生新的輸出。對rece輸出的寫到HDFS中。

關於Hadoop在大數據中有什麼作用，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。