大数据平台介绍：基于Hadoop生态体系及分析扩展

Hadoop作为现如今主流的企业大数据平台框架，是有着很强大的生存空间的。一方面，Hadoop能够满足企业大数据应用的绝大部分需求，另一方面因为其作为开源项目，不会给企业增加太大的成本。今天，我们就主要基于Hadoop大数据平台介绍，来聊聊Hadoop大数据生态体系及扩展。

在Hadoop生态体系当中，对于大数据处理流程当中的所有环节都有相应的解决方案，系统数据存储、数据收集、数据导入导出到关系数据库、并行计算框架、数据序列化处理与任务调度、数据挖掘和机器学习、列式存储在线数据库、元数据中心、工作流控制、系统部署配置监控、可视化处理等等，而这些对于现阶段的企业大数据来说，足够使用了。
 

 

Hadoop大数据平台，对海量数据存储及扩展能力是非常有潜力的，基于HDFS分布式文件系统，数据多副本、异地备份容灾，能够实现以低成本的硬件成本来支持海量数据存储和扩容。

其次，Hadoop大数据平台在高负载和海量数据处理上表现很好。Hadoop 2.0版本当中，Yarn提供资源调度服务，，支持资源的动态配置与热启动，公平科学的任务调度算法，达到资源利用的最大化、合理化，使得海量数据处理任务能够更轻松地完成。

再者，Hadoop大数据平台系统，支持灵活快速的平台搭建及全面运营监控指标体系。Hadoop平台搭建，基于通用系统是非常快就能够实现的，能够快速搭建好集群环境，同时可针对集群、单机进行系统配置及调优，后续的运行维护也能节省不少成本。

最后，Hadoop大数据平台多平台、多结构的数据接入与处理，也是海量数据处理的利器。从系统日志、数据库、第三方数据源等导入数据到集群环境，进行快速地数据清洗、转化、建模、固化，提供各业务模块进行运算处理。

以上就是基于Hadoop的大数据平台介绍了，目前来说，现有的大数据平台当中，Hadoop的优势是非常明显的，为企业节省成本，同时能够确保大数据应用的高效进行，这对于大部分企业来说，都是不错的选择。