基于hadoop的大数据应用分析

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1、基于Hadoop的大数据应用分析5.东软基于HADOOP的大数据应用建议内容提要1.大数据背景介绍2.HADOOP体系架构3.基于HADOOP的大数据产品分析4.基于HADOOP的大数据行业应用分析IDC定义:为了更为经济的从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值,而设计的新一代架构和技术。大数据定义及特点大数据对系统的需求Highperformance–高并发读写的需求高并发、实时动态获取和更新数据HugeStorage–海量数据的高效率存储和访问的需求类似SNS网站,海量用户信息的高效率实时存储和查询HighScalability&&HighAvailability

2、–高可扩展性和高可用性的需求需要拥有快速横向扩展能力、提供7*24小时不间断服务商业模式驱动应用需求驱动云计算改变了IT,而大数据则改变了业务云计算是大数据的IT基础,大数据须有云计算作为基础架构,才能高效运行通过大数据的业务需求,为云计算的落地找到了实际应用大数据和云计算的关系大数据云计算大数据市场分析12011年-2016年中国大数据市场规模2各行业大数据市场规模政府、互联网、电信、金融的大数据市场规模较大,四个行业将占据一半市场份额。由于各个行业都存在大数据应用需求,潜在市场空间非常可观。2011年是中国大数据市场元年,一些大数据产品已经推出,部分行业也有大数据应用案例的产生。2

3、012年-2016年,将迎来大数据市场的飞速发展。2012年中国大数据市场规模达到4.7亿元,2013年大数据市场将迎来增速为138.3%的飞跃,到2016年,整个市场规模逼近百亿。5.东软基于HADOOP的大数据应用建议内容提要1.大数据背景介绍2.HADOOP体系架构3.基于HADOOP的大数据厂商分析4.基于HADOOP的大数据行业应用分析大数据主要应用技术——Hadoop据IDC的预测,全球大数据市场2015年将达170亿美元规模,市场发展前景很大。而Hadoop作为新一代的架构和技术,因为有利于并行分布处理“大数据”而备受重视。ApacheHadoop是一个用java语言实现

4、的软件框架,在由大量计算机组成的集群中运行海量数据的分布式计算,它可以让应用程序支持上千个节点和PB级别的数据。Hadoop是项目的总称,主要是由分布式存储(HDFS)、分布式计算(MapReduce)等组成。优点:可扩展:不论是存储的可扩展还是计算的可扩展都是Hadoop的设计根本。经济:框架可以运行在任何普通的PC上。可靠:分布式文件系统的备份恢复机制以及MapReduce的任务监控保证了分布式处理的可靠性。高效:分布式文件系统的高效数据交互实现以及MapReduce结合LocalData处理的模式,为高效处理海量的信息作了基础准备。MapReduceHDFSHBasePigChu

5、KwaHiveZooKeeperHadoop体系架构Pig是一个基于Hadoop的大规模数据分析平台,Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简易的操作和编程接口Chukwa是基于Hadoop的集群监控系统,由yahoo贡献hive是基于Hadoop的一个工具,提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行ZooKeeper:高效的,可扩展的协调系统,存储和协调关键共享状态HBase是一个开源的,基于列存储模型的分布式数据库HDFS是一个分布式文件系统。有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的硬件上,适合那些有着超大数据集的应用程序MapReduce

6、是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算MapReduceMap:任务的分解Reduce:结果的汇总两大核心设计HDFSNameNode:文件管理DataNode:文件存储Client:文件获取Hadoop核心设计HDFS——分布式文件系统NameNode可以看作是分布式文件系统中的管理者,存储文件系统的meta-data,主要负责管理文件系统的命名空间,集群配置信息,存储块的复制。DataNode是文件存储的基本单元。它存储文件块在本地文件系统中,保存了文件块的meta-data,同时周期性的发送所有存在的文件块的报告给NameNode。Client就是需要获取分布式

7、文件系统文件的应用程序。HDFS是一个高度容错性的分布式文件系统,能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。HDFS具体操作文件写入:1.Client向NameNode发起文件写入的请求2.NameNode根据文件大小和文件块配置情况,返回给Client它所管理部分DataNode的信息。3.Client将文件划分为多个文件块,根据DataNode的地址信息,按顺序写入到每一个DataNode块中。文件读取:1.Client向Na

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