大数据处理两套解决方案

本文探讨了Hadoop在处理大数据时的优势,包括其分布式处理能力、分块大小优化和MapReduce流程,以及如何在至少TB、PB级别的数据量上实现高效性能。通过移动计算而非移动数据的方式,Hadoop能够充分利用网络IO,从而显著提升处理大规模数据集的效率。

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传统的数据库在处理大数据时会显得性能十分低,所以需要分而治之。这个就是hadoop的精髓,小的数据量存在分布式的环境里,处理的的性能反而会降低。hadoop是面向至少TB,PB级的数据量,才能最大的发挥它的优势。  
1TB = 1024G
1PB = 1024T
1EB = 1024P

因此,对于大数据处理两套解决方案

1、移动数据,把数据分发到多个计算节点进行计算;
第一种是MPI,常用于科学计算  
2、移动计算,将计算能力移到数据存储位置;Hadoop是第二种,


为什么移动计算能解决大数据处理问题?
因为hadoop的分块大小默认是64M,大数据可以充分的利用网络IO,否则hadoop的性能不能达到峰值。所以大家的思想就是hadoop在处理较大规模的数据时性能才是最理想的。  

Hadoop 由 Apache Software Foundation 公司于 2005 年秋天作为  Lucene 的子  
  

hadoop logo

项目  Nutch 的一部分正式引入。  
Hadoop 的最常见用法之一是 Web 搜索。虽然它不是惟一的软件框架应用程序,但作为一个并行数据处理引擎,它的表现非常突出。Hadoop 最有趣的方面之一是 Map and Reduce 流程,它受到  Google 开发的启发。这个流程称为创建索引,它将 Web 爬行器检索到的文本 Web 页面作为输入,并且将这些页面上的单词的频率报告作为结果。然后可以在整个 Web 搜索过程中使用这个结果从已定义的搜索参数中识别内容。  
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