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　　好程序員大數據培訓分享Hadoop怎樣處理數據?Hadoop在大數據平臺的開發上，無疑是很多企業的diyi選擇，國內的華為、阿里、騰訊，國外的Facebook、亞馬遜，都是基于Hadoop來開發自己的大數據平臺，這也說明，Hadoop作為大數據平臺是比較成熟可靠的。那么Hadoop怎樣處理數據?

　　大數據其實主要涉及到的是分布式計算功能，目前主要的分布式計算系統，包括Hadoop、Spark和Strom三者。

　　Hadoop是當前的大數據管理標準之一，在商業運用上做得非常好，可以輕松地集成結構化、半結構化甚至非結構化數據集。

　　而Spark，采取的是內存計算，允許將數據載入內存作反復查詢，此外還融合數據倉庫，流處理和圖形計算等多種計算范式，Spark構建在HDFS上，能與Hadoop很好的結合。

　　Storm呢，主要用于大型數據流的分布式實時計算，與Hadoop結合，為Hadoop帶來了可靠的實時數據處理能力。

　　這三者之間結合起來，Hadoop在處理數據上就有了很強大的能力，分布式計算、內存計算、實時計算，對于處理大量的數據任務來說，Hadoop都能輕松解決。

　　Hadoop怎樣處理數據?Hadoop處理數據，主要是基于分布式文件系統(HDFS)和分布式計算框架(MapReduce)。

　　HDFS，分布式文件存儲，將將大文件分解為多個Block，每個Block保存多個副本。提供容錯機制，副本丟失或者宕機時自動恢復。將Block按照key-value映射到內存當中。

　　MapReduce，分為Map和Reduce兩個階段，映射Map，將操作映射到集合中的每個文檔，然后按照產生的鍵進行分組，并將產生的鍵值組成列表放到對應的鍵中;Reduce則是把列表中的值化簡成一個單值，這個值被返回，然后再次進行鍵分組，直到每個鍵的列表只有一個值為止。

　　Hadoop怎樣處理數據?以上就是一個簡單的介紹了，對于大數據而言，數據處理是核心，Hadoop在數據處理技術上已經是相對比較成熟的了，所以才會成為現在大數據平臺開發的主流選擇。