12、大数据系统特性与Hadoop处理方案解析

大数据系统特性与Hadoop处理方案解析

1. 大数据系统的理想特性

1.1 可扩展性

可扩展性指大数据系统在不影响现有操作的前提下，具备增长或添加新特性的能力。随着新数据源和技术不断涌现，系统需足够灵活，以适应新数据源、处理技术、存储创新和用户界面。开发者在构建系统时考虑可扩展性，能确保系统长期保持价值和高效性。影响可扩展性的关键因素如下：
- 插件架构 ：一种模块化设计，允许开发者在不干扰现有组件的情况下添加新组件、特性或API，可快速添加或移除新组件，无需修改系统架构中的现有组件。
- 标准化接口 ：为不同组件间提供顺畅通信，开发者可在不重写现有代码的情况下添加新特性。

1.2 低延迟读写

低延迟读写指系统能快速读取和更新数据，这对大数据系统至关重要，可实现实时或近实时数据处理，满足在线交易、流分析和实时监控等众多应用需求。开发者构建低延迟系统，能确保数据处理的快速和高效。实现低延迟读写的关键因素如下：
|因素|说明|
|----|----|
|分布式架构|支持跨多个节点并行处理大规模数据，实现低延迟读写，快速高效处理大量数据。|
|缓存|将频繁访问的数据存储在内存或存储设备中，系统可快速检索常用数据，无需每次从磁盘下载。|
|分区|将数据分割成更易管理的块，并分散到多个节点，系统可并行处理数据，减少读写时间。|
|优化技术|采用优化算法，实现高吞吐量和低延迟，如在内存而非磁盘中处理数据。|

1.3 最小维护

大数据系统的低维护特性指其所需的持续维护