Hadoop 大数据解决方案

2018-01-07 16:46 更新

传统方法

在这种方法中,企业将具有存储和处理大数据的计算机。这里的数据将存储在RDBMS如Oracle数据库,MS SQL Server或DB2和复杂的软件可以写入与数据库交互,处理所需的数据,并将其呈现给用户进行分析。

大数据传统方法

局限性

这种方法在我们的标准数据库服务器可以容纳的数据量较少,或者正在处理数据的处理器的限制时运行良好。但是,当涉及到处理大量的数据时,通过传统的数据库服务器处理这样的数据真是一个单调乏味的任务。

谷歌的解决方案

Google使用称为MapReduce的算法解决了这个问题。该算法将任务分成小部分,并将这些部分分配给通过网络连接的许多计算机,并收集结果以形成最终结果数据集。

谷歌的MapReduce

上图显示了各种商品硬件,可能是单CPU机或具有更高容量的服务器。

Hadoop

Doug Cutting,Mike Cafarella和团队采用了Google提供的解决方案,并于2005年开始了一个名为HADOOP的开源项目,Doug在他儿子的玩具大象之后命名了它。现在Apache Hadoop是Apache Software Foundation的注册商标。

Hadoop使用MapReduce算法运行应用程序,其中数据在不同的CPU节点上并行处理。总之,Hadoop框架足以开发能够在计算机集群上运行的应用程序,并且他们可以对大量数据执行完整的统计分析。

Hadoop框架
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