Hadoop – 使其流行的 Hadoop 特性

Hadoop 是一个开源大数据处理框架，在当前的大数据时代中得到了越来越广泛的应用。以下是 Hadoop 的一些流行特性。

分布式存储

Hadoop 的 Hadoop Distributed File System（HDFS）具有分布式存储的特性，对于大文件的存储和访问非常方便。HDFS 可以自动将数据拆分成多个块，并分布在多个节点中，这样可以保证数据的可靠性和高可用性。同时，Hadoop 也提供了多种文件系统 API，开发人员可以方便地访问和管理存储在 HDFS 中的大数据。

FileSystem fs = FileSystem.get(new Configuration());
Path inFile = new Path("/input/file.txt");
FSDataInputStream in = fs.open(inFile);

分布式计算

Hadoop 的 MapReduce 是一种分布式计算框架，它可以方便地处理大规模数据集。MapReduce 将数据集拆分成多个数据块，将计算操作分成 Map 和 Reduce 两个阶段，利用多个节点并行计算，最终将计算结果合并起来，从而实现高效的数据处理。

public static class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
  private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
  private Text word = new Text();

  public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    String line = value.toString();
    StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
    while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
      word.set(tokenizer.nextToken());
      context.write(word, one);
    }
  }
}

public static class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
  private IntWritable result = new IntWritable();

  public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
      throws IOException, InterruptedException {
    int sum = 0;
    for (IntWritable val : values) {
      sum += val.get();
    }
    result.set(sum);
    context.write(key, result);
  }
}

高可靠性和容错性

Hadoop 具有高可靠性和容错性，可以在节点故障的情况下自动恢复失败的任务。Hadoop 通过副本机制实现容错性，将数据备份多次，并在节点故障的情况下自动将任务重新分配到其它节点上执行，从而确保数据的完整性和任务的成功运行。

扩展性

Hadoop 具有很好的扩展性，可以通过添加更多的节点来扩展集群的规模。同时，Hadoop 还提供了 YARN 资源管理器，可以动态管理集群资源，提高集群利用率。

总结

Hadoop 具有分布式存储和计算、高可靠性和容错性、扩展性等多个优秀特性，可以方便地处理大规模数据集。Hadoop 在当前的大数据时代中得到了广泛的应用，成为了一个不可或缺的大数据处理框架。