1、大数据系统：概念、需求与Hadoop工具应用

大数据系统：概念、需求与Hadoop工具应用

1. 大数据的定义与挑战

1.1 大数据的定义

“大数据”通常指那些规模巨大且复杂，传统工具（如关系型数据库）无法在可接受的时间和成本范围内进行处理的数据集。一般来说，大数据集的规模通常在高TB级别以上，但数据量并非是衡量大数据的唯一标准。Gartner分析师Doug Laney在2001年的文章中提出了大数据的“3V”特征：
- Volume（数据量） ：数据集的整体大小。
- Velocity（数据速度） ：数据到达的速率以及需要处理的速度。
- Variety（数据多样性） ：数据集可能包含的广泛数据类型，如Web日志、音频、图像、传感器或设备数据以及非结构化文本等。

在现实世界中，许多行业都有大数据项目的实例。例如，科学领域中，单个基因组文件可能包含100GB的数据，“1000 Genomes Project”已经积累了200TB的信息；大型强子对撞机每年产生15PB的探测器数据；eBay在其Singularity系统中存储了40PB的半结构化和关系型数据。

1.2 大数据的潜力与困难

大数据的处理涉及到数据的获取、移动、搜索、存储和分析等多个方面。传统工具在处理大规模数据时往往会不堪重负，数据访问的延迟也是一个重要的考虑因素。对于大型数据集，运行临时查询或预定义报告可能无法在短时间内得到响应。

一种解决大数据问题的方法是采用并行处理，即将数据分割成较小的集合并并行处理。为了实现这样的环境，需要一个强大的存储平台，该平