大数据技术演进之路

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随着信息时代的发展,大数据技术从分布式文件系统如GFS,到分布式计算框架Hadoop的MapReduce,再到列式存储解决性能瓶颈,流式处理如Storm和Flink满足实时需求,以及图计算技术的出现,不断推动数据处理的进步。本文概述了大数据技术的演进历程,包括各个关键阶段的技术特点和应用场景。

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大数据技术演进之路

大数据技术的发展历程

随着信息时代的到来,海量数据的产生和应用呈现出爆炸式增长,如何高效地收集、存储、处理和分析这些大规模数据成为了一项重要挑战。为了应对这一挑战,大数据技术应运而生,并经历了以下的演进过程。

  1. 分布式文件系统
    分布式文件系统是大数据处理的基础,最早的代表是Google的GFS(Google File System)。GFS通过将大文件切分成多个块,并在多个计算节点上进行分布式存储和处理,从而实现了数据的高可靠性和高并发访问。

  2. 分布式计算框架
    随着分布式文件系统的出现,人们开始关注如何高效地在分布式环境下进行计算。Hadoop作为分布式计算的代表,采用了MapReduce编程模型,通过将计算任务分解成多个Map和Reduce阶段,并在集群中并行执行,实现了大规模数据的批量处理。

// MapReduce示例代码
public class WordCount {
   
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