Hadoop3:大数据的基本介绍

一、什么是大数据

1、大数据的4v特点

Volume(大量)
Velocity(高速)
Variety(多样)
Value(低价值密度)

2、大数据部门间的工作岗位

第三部分,其实就是JavaWeb

二、什么是Hadoop

三、Hadoop的4大优势

1)高可靠性:Hadoop底层维护多个数据副本,所以即使Hadoop某个计算元

素或存储出现故障,也不会导致数据的丢失。

2)高扩展性:在集群间分配任务数据,可方便的扩展数以千计的节点。

3)高效性:在MapReduce的思想下,Hadoop是并行工作的,以加快任务处理速度。

4)高容错性:能够自动将失败的任务重新分配。

四、Hadoop架构简介

Hadoop3在架构组成上,和Hadoop2相同

1、Hadoop Distributed File System,简称HDFS,是一个分布式文件系统。简单理解,就是用来存储文件的。

2、Yet Another Resource Negotiator 简称YARN(读作:雅恩) ,另一种资源协调者,是Hadoop的资源管理器。类似SpringBoot里面任务调度框架Quartz

3、MapReduce 将计算过程分为两个阶段:Map和Reduce

1)Map 阶段并行分发任务,进行数据处理

2)Reduce 阶段对Map结果进行汇总

相关推荐
武子康15 小时前
大数据-242 离线数仓 - DataX 实战:MySQL 全量/增量导入 HDFS + Hive 分区(离线数仓 ODS
大数据·后端·apache hive
SelectDB2 天前
易车 × Apache Doris:构建湖仓一体新架构,加速 AI 业务融合实践
大数据·agent·mcp
武子康2 天前
大数据-241 离线数仓 - 实战:电商核心交易数据模型与 MySQL 源表设计(订单/商品/品类/店铺/支付)
大数据·后端·mysql
IvanCodes2 天前
一、消息队列理论基础与Kafka架构价值解析
大数据·后端·kafka
武子康3 天前
大数据-240 离线数仓 - 广告业务 Hive ADS 实战:DataX 将 HDFS 分区表导出到 MySQL
大数据·后端·apache hive
字节跳动数据平台4 天前
5000 字技术向拆解 | 火山引擎多模态数据湖如何释放模思智能的算法生产力
大数据
武子康4 天前
大数据-239 离线数仓 - 广告业务实战:Flume 导入日志到 HDFS,并完成 Hive ODS/DWD 分层加载
大数据·后端·apache hive
字节跳动数据平台5 天前
代码量减少 70%、GPU 利用率达 95%:火山引擎多模态数据湖如何释放模思智能的算法生产力
大数据
得物技术5 天前
深入剖析Spark UI界面:参数与界面详解|得物技术
大数据·后端·spark
武子康5 天前
大数据-238 离线数仓 - 广告业务 Hive分析实战:ADS 点击率、购买率与 Top100 排名避坑
大数据·后端·apache hive