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Hadoop是一個大數(shù)據(jù)處理平臺，它是由Apache基金會開發(fā)的開源軟件，主要用于存儲和處理大數(shù)據(jù)。它最早發(fā)布于2023年，隨著大數(shù)據(jù)的迅速發(fā)展，它逐漸成為業(yè)界更受歡迎的框架之一，被廣泛用于包括Facebook、eBay、Twitter、Google等大型企業(yè)的數(shù)據(jù)處理中心。
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Hadoop已經(jīng)引領(lǐng)了一個新的時代，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫被取代了。為什么Hadoop會如此受歡迎？它具有哪些優(yōu)點？哪些傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫被取代了？本文將深入探討這些問題。
一、Hadoop的優(yōu)點
1. 可擴展性
Hadoop的可擴展性是它更受歡迎的特點之一。Hadoop使用分布式系統(tǒng)，可以通過添加更多的計算節(jié)點和數(shù)據(jù)存儲節(jié)點來擴展其規(guī)模，從而實現(xiàn)處理更大的數(shù)據(jù)量。這意味著Hadoop可以輕松處理百萬、千萬、甚至億級別的數(shù)據(jù)。
2. 高可靠性
Hadoop可以在節(jié)點失敗的情況下繼續(xù)運行，而不會影響整個系統(tǒng)的運行。它使用了數(shù)據(jù)備份機制，數(shù)據(jù)存儲在多個節(jié)點上，并且可以快速地找到備份數(shù)據(jù)來保證數(shù)據(jù)不會丟失。
3. 高效性
Hadoop采用了MapReduce計算模式，可以高效地處理大數(shù)據(jù)量。它將任務(wù)分成多個部分，分配給不同的計算節(jié)點進行計算，然后將結(jié)果匯總。這種方法可以有效地降低數(shù)據(jù)處理的時間，提高計算效率。
二、被取代的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫
Hadoop的出現(xiàn)引發(fā)了業(yè)界對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫模式的重新思考。它取代了許多傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（RDBMS）和消息隊列服務(wù)（MQS）等。
1. 在RDBMS方面
RDBMS是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的基礎(chǔ)，它以表格的形式存儲數(shù)據(jù)，并通過SQL語言進行查詢和管理。但是，隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，RDBMS無法滿足大數(shù)據(jù)處理的需求。RDBMS缺少可擴展性，它只能處理適量的數(shù)據(jù)。RDBMS是一個集中式系統(tǒng)，任何單點故障都可能導(dǎo)致整個系統(tǒng)的崩潰。因此，它不適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。
2. 在MQS方面
MQS是一種消息傳輸中間件，通常用于異步和分布式應(yīng)用程序間的數(shù)據(jù)傳輸。然而，MQS也有其局限性。它不適用于大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理，因為消息傳輸需要時時刻刻地交流，通信量太大，給MQS帶來了極大的負(fù)擔(dān)。
三、結(jié)論
因此，在新的時代里，Hadoop已經(jīng)成為一個不可或缺的大數(shù)據(jù)處理工具。它具有高可擴展性、高可靠性和高效性的特點，使它成為處理PB級別數(shù)據(jù)的首選平臺。同時，Hadoop取代了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫模式，這不僅是因為它不再滿足當(dāng)前大數(shù)據(jù)處理的需求，而且因為它不能滿足高可擴展性、高可靠性和高效性等方面的需求。綜上所述，Hadoop已經(jīng)成為處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，它引領(lǐng)了一個新的時代，我們必須跟上時代的潮流，才能保持競爭優(yōu)勢。
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現(xiàn)在大數(shù)據(jù)是一個十分火熱的技術(shù)，這也使得很多人都開始關(guān)注大數(shù)據(jù)的任何動態(tài)，因為大數(shù)據(jù)在某種程度上來說能夠影響我們的生活。在這篇文章中我們就給大家介紹一下大數(shù)據(jù)的分布式數(shù)據(jù)庫的發(fā)展趨勢，希望這篇文章能夠幫助大家更好理解大數(shù)據(jù)的分布式數(shù)據(jù)庫的發(fā)展趨勢。
其實不論是Hadoop還是分布式數(shù)據(jù)庫，技術(shù)體系上兩者都已經(jīng)向著計算存儲層分離的方式演進。對于Hadoop來說這一趨勢非常明顯，HDFS存儲與YARN調(diào)度計算的分離，使得計算與存儲均可以按需橫向擴展。而分布式數(shù)據(jù)庫近年來也在遵循類似的趨勢，很多數(shù)據(jù)庫已經(jīng)將底層存儲與上層的SQL引擎進粗芹行剝離。傳統(tǒng)的XML數(shù)據(jù)庫、OO數(shù)據(jù)庫、與pre-RDBMS正在消亡；新興領(lǐng)域文檔類數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫、Table-Style數(shù)據(jù)庫與Multi-Model數(shù)據(jù)庫正在擴大自身影響；傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、列存儲數(shù)據(jù)庫、內(nèi)存分析型數(shù)據(jù)庫正在考慮轉(zhuǎn)型?？梢钥吹?，從技術(shù)完整性與成熟度來看，Hadoop確實還處于相對早期的形態(tài)。直到今天，很多技術(shù)在很多企業(yè)應(yīng)用中需要大量的手工調(diào)優(yōu)才能夠勉強運行。同時，Hadoop的主要應(yīng)用場景一直以來面向批處理分析型業(yè)務(wù)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫在線聯(lián)機處理部分不是其主要的發(fā)展方向。同時Hadoop技術(shù)由于開源生態(tài)體系過于龐大，同時參與改造的廠商太多，使得用戶很難完全熟悉整個體系，這一方面大大增加了開發(fā)的復(fù)雜度，提升了用戶使用的難度，另一方面則是各個廠商之間維護不同版本，使得產(chǎn)品的發(fā)展方向可能與開源版本差別逐漸加大。
而分布式數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域經(jīng)歷了幾十年的磨練，傳統(tǒng)RDBMS的MPP技術(shù)早已經(jīng)爐火純青，在分類眾多的分布式數(shù)據(jù)庫中，其主要發(fā)展方向基本可以分為“分布式聯(lián)機數(shù)據(jù)庫”與“分布式分析型數(shù)據(jù)庫”兩種。對比Hadoop與分布式數(shù)據(jù)庫可以看出，Hadoop的產(chǎn)品發(fā)展方向定位，與分布式數(shù)據(jù)庫中列存儲數(shù)據(jù)戚棗庫相當(dāng)重疊而在高并發(fā)聯(lián)機交易場景，在Hadoop中除了HBase能夠勉強沾邊以外，分布式數(shù)據(jù)庫則占據(jù)絕對的優(yōu)勢。目前，從Hadoop行業(yè)的發(fā)展來看，很多廠商而是將其定位改變?yōu)閿?shù)據(jù)科學(xué)與機器學(xué)習(xí)服務(wù)商。因此，從商業(yè)模式上看以Hadoop分銷的商業(yè)模式基本已經(jīng)宣告結(jié)束，用戶已經(jīng)體驗到維護整個Hadoop平臺的困難而不愿被強迫購買整個平臺。大量用戶更愿意把原來Hadoop的部件拆開靈活使用，為使用場景巖仔畢和結(jié)果買單，而非平臺本身買單。另外一個細(xì)分市場——非結(jié)構(gòu)化小文件存儲，一直以來都是對象存儲、塊存儲，與分布式文件系統(tǒng)的主戰(zhàn)場。如今，一些新一代數(shù)據(jù)庫也開始進入該領(lǐng)域，可以預(yù)見在未來的幾年中，小型非結(jié)構(gòu)化文件存儲也可能成為具備多模數(shù)據(jù)處理能力的分布式數(shù)據(jù)庫的戰(zhàn)場之一。
我們在這篇文章中給大家介紹了很多有關(guān)大數(shù)據(jù)分布數(shù)據(jù)庫的發(fā)展前景，通過這篇文章我們不難發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的發(fā)展是一個極其重要的內(nèi)容，只有搭建分布式數(shù)據(jù)庫，大數(shù)據(jù)才能夠更好地為我們服務(wù)。
hadoop是做什么的？
一個由Apache基金會所開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開發(fā)分布式程序，充分利用集群的威力進行高速運算和存儲。Hadoop實現(xiàn)了一個分布式文件系統(tǒng)（ Distributed File System），其中一個組件是HDFS。
HDFS有高容錯性的特點，并且設(shè)計用來部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）來訪問應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集（large data set）的應(yīng)用程序。
HDFS放寬了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式訪問（streaming access）文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。
擴展資料
Hadoop得以在大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用中廣泛應(yīng)用得益于其自身在數(shù)據(jù)提取、變形和加載（ETL）方面上的天然優(yōu)勢。Hadoop的分布式架構(gòu)，將大數(shù)據(jù)處理引擎盡可能地靠近存儲，對例如像ETL這樣的批處理操作相對合適，因為類似這樣操作的批處理結(jié)果可以直接走向存儲。
Hadoop的MapReduce功能實現(xiàn)了將單個任務(wù)打碎，并將碎片任務(wù)（Map）發(fā)送到多個節(jié)點上，之后再以單個數(shù)據(jù)集的形式加載（Reduce）到數(shù)據(jù)倉庫里。
參考資料來源：
百度百科-Hadoop
提供海量數(shù)據(jù)存儲和計算的，需要java語言基礎(chǔ)。
Hadoop實現(xiàn)了一個分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。有高容錯性的特點，并且設(shè)計用來部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量來訪問應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集（large data set）的應(yīng)用程序。
特點
1、快照支持在一個特定時間存儲一個數(shù)據(jù)拷貝，快照可以將失效的集群回滾到之前一個正常的時間點上。HDFS已經(jīng)支持元數(shù)據(jù)快照。
2、HDFS的設(shè)計是用于支持大文件的。運行在HDFS上的程序也是用于處理大數(shù)據(jù)集的。這些程序僅寫一次數(shù)據(jù)，一次或多次讀數(shù)據(jù)請求，并且這些讀操作要求滿足流式傳輸速度。
HDFS支持文件的一次寫多次讀操作。HDFS中典型的塊大小是64MB，一個HDFS文件可以被切分成多個64MB大小的塊，如果需要，每一個塊可以分布在不同的數(shù)據(jù)節(jié)點上。
3、階段狀態(tài)：一個客戶端創(chuàng)建一個文件的請求并不會立即轉(zhuǎn)發(fā)到名字節(jié)點。實際上，一開始HDFS客戶端將文件數(shù)據(jù)緩存在本地的臨時文件中。
1、Hadoop是一個由Apache基金會所開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力進行高速運算和存儲。
2、Hadoop是一種用于業(yè)務(wù)分析處理的環(huán)境。允許大量的計算算來處理超大型非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)可以來自于各種源，但是最常見的數(shù)據(jù)是通過作為物聯(lián)網(wǎng)的一部分的傳感器創(chuàng)造的數(shù)據(jù)。為了讓其分析處理是有價值的，Hadoop必須快速處理這些數(shù)據(jù)集，而且要通過Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）實現(xiàn)。
3、Hadoop架構(gòu)是一個開源的、基于Java的編程框架，設(shè)計用于跨電腦集群來處理大數(shù)據(jù)。Hadoop架構(gòu)管理多個節(jié)點之間的數(shù)據(jù)傳輸，確保即使有一個節(jié)點壞掉了，系統(tǒng)仍然保有適當(dāng)?shù)墓δ堋?/p>
4、傳統(tǒng)Hadoop存儲架構(gòu)的替代品利用了共享的存儲環(huán)境，這個環(huán)境是計算結(jié)點連接的。廠商提供了這種解決方案，既可以用他們自己的HDFS兼容的插件，也可以利用亞馬遜簡單存儲服務(wù)（S3）接口的Hadoop存儲模式。
5、Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)是指被設(shè)計成適合運行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系統(tǒng)（Distributed File System）。它和現(xiàn)有的分布式文件系統(tǒng)有很多共同點。但同時，它和其他的分布式文件系統(tǒng)的區(qū)別也是很明顯的。
Hadoop是一個用于運行應(yīng)用程序在大型集群的廉價硬件設(shè)備上的框架。Hadoop為應(yīng)用程序透明的提供了一組穩(wěn)定/可靠的接口和數(shù)據(jù)運動。在Hadoop中實現(xiàn)了Google的MapReduce算法，它能夠把應(yīng)用程序分割成許多很小的工作單元，每個單元可以在任何集群節(jié)點上執(zhí)行或重復(fù)執(zhí)行。此外，Hadoop還提供一個分布式文件系統(tǒng)用來在各個計算節(jié)點上存儲數(shù)據(jù)，并提供了對數(shù)據(jù)讀寫的高吞吐率。由于應(yīng)用了map/reduce和分布式文件系統(tǒng)使得Hadoop框架具有高容錯性，它會自動處理失敗節(jié)點。已經(jīng)在具有600個節(jié)點的集群測試過Hadoop框架。
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