Hadoop-大数据概述

1. 简介

Hadoop是一个开源的、基于Java的分布式系统框架。它可以有效地处理大规模数据集，而且可以运行在廉价的、普通的计算机集群之上。

Hadoop可以分别管理数十个到数千个节点，在Hadoop中，数据被分割成块（block）并分别存储在不同的节点上。每个节点同时也存储其它节点的数据，从而保证了数据在存储和读取过程中的高可用性。

Hadoop的核心部分包括Hadoop HDFS（Hadoop Distributed File System）和Hadoop MapReduce。Hadoop还支持许多其他的项目，如Hive、HBase等。

2. Hadoop生态系统

Hadoop生态系统中包含了各种各样的工具和组件：

2.1 存储（HDFS）

• Hadoop HDFS: 分布式文件系统
• Hadoop HBase: 分布式非关系型数据库
• Hadoop Hive: 基于Hadoop的数据仓库工具

2.2 计算（MapReduce）

• Hadoop MapReduce: 分布式运算框架
• Apache Spark: 基于内存计算的分布式运算框架
• Apache Flink: 分布式实时流计算框架

2.3 资源管理（YARN）

• Apache YARN: 分布式资源管理框架
• Apache Mesos: 通用分布式资源管理框架

2.4 其他

• Apache ZooKeeper: 高可用分布式协调服务
• Apache Cassandra: 分布式的NoSQL数据库
• Apache Storm: 分布式实时计算系统

3. Hadoop的优缺点

3.1 优点

• 处理大规模数据：Hadoop可以处理Peta-scale的数据，这种能力是传统的关系型数据库无法比拟的。
• 基于廉价的、普通的计算机集群：Hadoop可以运行在廉价的、普通的计算机集群之上。
• 高可用性：Hadoop中的数据会被分散到各个节点中存储，这种架构保证了数据在存储和读取过程中的高可用性。（当某个节点出现问题时，Hadoop可以自动将它所管理的数据块重新分配给其它节点，从而保证数据不出现丢失）
• 灵活性：Hadoop的设计可以在很多具有不同的应用场景中灵活地使用。

3.2 缺点

• 处理实时数据：对于对实时数据处理时间要求非常高的应用，Hadoop的批处理模式可能无法满足要求。
• 数据格式：Hadoop系统只能处理部分结构化的数据。对于非结构化的数据，需先处理成结构化的数据才能与Hadoop集成使用。
• 学习和使用成本高：Hadoop需要使用Java编写，并且需要基本的Linux系统知识。这些因素会导致Hadoop的学习和使用成本相对较高。

4. 总结

在大数据的背景下，Hadoop在媒体行业、金融行业、电子商务以及社交网络等领域得到了广泛的应用。作为一个开源的大数据处理框架，Hadoop生态系统涵盖了众多的项目和工具，不仅能够处理大规模数据的存储和计算，还支持分布式数仓的建设。同时，Hadoop的学习和使用成本相对较高，未来需要更多的人才投入到Hadoop领域的研究当中。