Hadoop 原理与代码实例讲解
1. 背景介绍
1.1 大数据时代的到来
随着互联网、移动设备和物联网的快速发展,数据的产生量呈现出爆炸式增长。根据国际数据公司(IDC)的预测,到2025年,全球数据量将达到175ZB(1ZB=1万亿GB)。这种海量的结构化和非结构化数据已经远远超出了传统数据库管理系统的处理能力,迫切需要一种新的大数据处理架构和技术来应对这一挑战。
1.2 Hadoop的诞生
Hadoop是一个开源的分布式系统基础架构,最初由Apache软件基金会于2006年开发,目的是为了解决大数据存储和处理的问题。它的灵感来自于Google的两篇论文:《The Google File System》和《MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters》。Hadoop采用了Google的分布式文件系统(GFS)和MapReduce计算模型,并将其实现为开源软件,使得任何组织都可以轻松构建自己的大数据处理平台。
1.3 Hadoop的优势
Hadoop具有以下几个主要优势:
- 可扩展性:Hadoop可以在廉价的商用硬件集群上线性扩展,无需昂贵的专用硬件。
- 容错性:Hadoop通过数据复制和故障转移机制,提供了高可用性和容错能力。
- 成本效益:Hadoop可以在低成本的商用硬件上运行,降低了大数据处理的成本。
- 开源:Hadoop是开源软件,可以免费使用和修改,并得到大型社区的支持。
2. 核心概念与联系
2.1 Hadoop生态系统
Hadoop不仅仅是一
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/139308906
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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