2、大数据系统与Hadoop：架构、安装与应用

大数据系统与Hadoop：架构、安装与应用

1. 大数据系统概述

大数据系统旨在处理海量数据，其核心在于构建一个能高效存储、处理和分析数据的平台。一个理想的大数据系统应具备分布式存储、高可扩展性、数据冗余备份、硬件故障容错以及成本效益等特点。

2. 大数据系统的优势

• 解决传统数据库处理瓶颈 ：当传统关系型数据库系统（RDBMS）无法处理海量数据时，引入NoSQL数据库技术成为必要。虽然Hadoop存在高延迟问题，但它能提供可扩展的大数据存储平台。
• 建立新的技能基础 ：如同数据仓库需要新技能来构建、支持和分析一样，大数据系统也促使组织培养相关技能。提前开展大数据项目，能在组织内部建立技能池，避免后期聘请昂贵的顾问。
• 延长系统使用寿命并节省成本 ：采用高度可扩展的平台，公司可以将投资分散到更长的时间，延长系统的使用寿命，节省成本。相比之下，小规模集群可能在几年内就达到容量限制，需要重新开发。
• 降低未来风险 ：现在涉足大数据领域，公司可以构建可扩展的分布式平台，为未来做好准备，降低采用新技术时的风险。

3. 大数据系统的组件与工具

大数据系统涵盖多个方面，包括存储、数据收集、处理、调度、数据移动、监控、集群管理、分析、ETL和报告等。以下是各方面的主要工具和技术：
| 功能 | 工具 |
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| 存储 | Hadoop（HDFS）、A