`
serisboy
  • 浏览: 172136 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 广州
社区版块
存档分类
最新评论

关于Hadoop的12个事实

 
阅读更多
原文链接:http://www.searchbi.com.cn/showcontent_62856.htm

  事实1:Hadoop是由多个产品组成的。
  人们在谈论Hadoop的时候,常常把它当做单一产品来看待,但事实上它由多个不同的产品共同组成。
  Russom说:“Hadoop是一系列开源产品的组合,这些产品都是Apache软件基金会的项目。”
  一提到Hadoop,人们往往将其与MapReduce放在一起,但其实HDFS和MapReduce一样,也是Hadoop的基础。

  事实2:Apache Hadoop是开源技术,但专有厂商也提供Hadoop产品。
  由于Hadoop属于开源技术,可免费下载,所以IBM、Cloudera和EMC Greenplum等厂商都可以推出他们各自的Hadoop特别发行版本。
  这些特别发行版本一般都会有一些附加特性,比如高级管理工具及相关的支持维护服务。有人可能对此嗤之以鼻:既然开源社区是免费的,那么我们为什么还要为它的服务付费?Russom解释道,这些版本的HDFS对一些IT部门更合适,特别是企业IT系统已经相对成熟的用户。

  事实3:Hadoop是一个生态系统,而非一个产品。
  Hadoop是由开源社区和各个厂商共同开发和推动的。具体说来,厂商的Hadoop的产品其结构化和关系性更强一些。
  Russom说:“一直以来报表平台、数据集成平台在为更新的平台提供各种各样的接口,Hadoop当然也不例外。”

  事实4:HDFS是文件系统,而不是数据库管理系统。
  Russom最无法忍受的,就是人们常常把二者混为一谈。能够对数据集进行管理是数据管理系统很重要的特性之一,这一点HDFS是不具备的。
  数据库管理系统中,我们通过查询索引可以实现对数据的随机访问,它往往处理的是结构化的数据,而在Hadoop中不会处理这样的数据类型。

  事实5:Hive与SQL类似,却非标准SQL。
  传统获取数据的业务工具大多都是基于SQL的,这比较让人头疼,因为Hadoop使用的是一种类似SQL但不是SQL的语言——Apache Hive和HiveQL。
  Russom说:“我常听到别人说,‘Hive学起来非常简单,直接学Hive就行。’但这并不能解决与SQL工具兼容的根本问题。”
  Russom认为兼容性只是一个短时间问题,但却阻碍了Hadoop的普及。

  事实6:Hadoop与MapReduce相互关联,但不相互依赖。
  MapReduce早在HDFS出现以前就由Google开发推出。除此之外,诸如MapR一类的厂商一直在宣传MapReduce功能的多样性,无需HDFS支持。
  尽管如此,Russom却认为它们具有很好的互补性。HDFS的大部分价值都体现在可层叠到分布式文件系统的工具上。

  事实7:MapReduce提供的是对分析的控制,而不是分析本身。
  MapReduce是一种通用执行驱动引擎,可协助大数据分析。它能读取手写代码数据,对其进行并行自动处理,并将结果映射到单一集合中。然而我们需要明确一点,MapReduce自身并不进行分析工作。
  Russom说:“MapReduce可以看作是升级版的MPP架构。你无论怎样编写代码,它都可以把它们并行化,非常强大。”

  事实8:Hadoop的意义不仅仅在于数据量,更在于数据的多样化。
  有人把Hadoop归类为海量数据处理技术,但是Hadoop真正的价值却是对多样化数据处理的能力。
  Russom说:“Hadoop的处理范围为大多数数据仓库所不及,比如针对半结构化与完全非结构化的数据。”

  事实9:Hadoop是数据仓库的补充,不是数据仓库的替代品。
  Hadoop对多样化数据类型进行管理的能力使得“数据仓库将死”的言论四起,然而Russom却进行了反驳。
  他反问道:“在IT领域,人们多久替换一项技术?几乎从来没有过。”
  数据仓库在其领域中的性能仍然出色,Hadoop可起到对数据仓库技术进行补充的作用。数据仓库和其他系统的架构越来越多地开始向分布式靠拢,Hadoop在这里将发挥其作用。

  事实10:Hadoop不仅仅是Web分析。
  Hadoop在互联网中的运用非常普遍,Russom认为Hadoop普及趋势的部分原因是因为它可以处理更多类型的分析。
  Russom举了铁路公司、机器人和零售业的例子。铁路公司可使用传感器对异常高温的轨道车辆进行探测,以阻止事故的发生。
  Russom尽管十分看好Hadoop的前景,但同时认为它的普及还需要数年时间。

  事实11:大数据不一定非Hadoop不可。
  别看现在大数据和Hadoop已经密不可分,Russom却认为Hadoop并不是大数据的“唯一”。他提到了许多其他厂商的产品,如Teradata、Sybase IQ(被SAP收购)和Vertica(被HP收购)等。
  除此之外,在Hadoop没有诞生之时,一些企业就已经开始研究大数据了。例如,电信行业多年以前就有呼叫明细记录。

  事实12:Hadoop不是“免费午餐”。
  虽然Hadoop属于开源技术,但是软件的安装部署是需要花钱的。Russom称,由于Hadoop在管理工具与支持服务方面的不足,企业在使用过程中很容易产生额外费用。另外,由于它没有优化程序,我们只能请专业人士在运行环境中手写输入代码,而这些专业人士的薪酬价码都不菲。
  更不用提部署Hadoop集群的硬件和相关配置的成本。
  他说:“千万别以为Hadoop是免费的或者很便宜,它背后的隐性开销你是一下子看不到的。”
分享到:
评论

相关推荐

    Hadoop下载 hadoop-2.9.2.tar.gz

    摘要 Hadoop 是一个处理、存储和分析海量的...Hadoop 和 Google 内部使用的分布式计算系统原理相同,其开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。 Yahoo、Facebook、Amazon,以及国内的百度、阿里巴巴等众多

    Hadoop大数据开发实战-教学大纲.pdf

    经过十多年的发展,目前Hadoop已经成长为一个全栈式的大数据技术生态圈,并在事实上成为应用最广泛最具有代表性的大数据技术。因此,学习Hadoop技术是从事大数据行业工作所必不可少的一步。 二、 课程的任务 通过本...

    hadoop架构十年发展与应用实践

    Hadoop的黄金十年已经过去,而现在,它正在迎来更加辉煌的第二个十年。随着技术的不断进步和社会的不断变化,Hadoop的未来发展值得期待,而其在大数据技术生态系统中所起的作用也必将继续扩大。

    3.Hadoop学习笔记.pdf

    由Apache软件基金会开发,Hadoop已经成为大数据处理事实上的标准。它特别适合于存储非结构化和半结构化数据,并且能够存储和运行在廉价硬件之上。Hadoop具有高可靠性、高扩展性和高吞吐率的特点,因此它成为了处理...

    详解Hadoop.2013

    Hadoop是一种分布式存储和计算的开源框架,最初由Apache软件基金会开发,现已成为大数据处理的事实标准。Hadoop的设计借鉴了Google在大规模分布式系统方面的研究成果,其核心组件是HDFS(Hadoop Distributed File ...

    构建Hadoop分布式集群环境

    构建Hadoop分布式集群环境是一项涉及多个知识点的复杂任务,它要求系统管理员或大数据工程师具备对Hadoop架构、云计算平台和Linux操作系统深入的理解和实践经验。下面将详细介绍在构建Hadoop分布式集群时所需的知识...

    Hadoop大数据平台之谷歌MapReduce

    而且由于其开源的特性,Hadoop MapReduce被广泛应用于学术界和工业界,成为了大数据处理领域的事实标准。 总结而言,谷歌MapReduce模型不仅是谷歌内部处理大数据的一种技术,更是开源世界中的一个重要贡献。通过其...

    基于大数据Hadoop框架的数据处理流程研究与案例实践.pdf

    Hadoop的发展历程也体现了大数据处理需求不断增长和演化的事实。HDFS为海量数据提供了存储,而MapReduce则提供了计算的能力,它们是Hadoop框架中最为核心的技术。 在实际的数据处理流程中,数据首先通过HDFS进行...

    大数据分析技术基础教学课件3-大数据处理平台Hadoop.pptx

    众多科技巨头如谷歌、雅虎、微软、思科和淘宝等都积极采用或支持Hadoop,使其成为了大数据处理的事实标准。 Apache Hadoop经历了多次版本迭代,从最初的Hadoop 1.0(0.20.x,0.21.x,0.22.x)到Hadoop 2.0(0.23.x...

    Hadoop 权威指南 第三版(2012.5)

    从提供的文件信息中可以看出,这是一本关于Hadoop的权威指南,该书的第三版由Tom White编写,出版于2012年5月。由于文件中并没有提供大量关于Hadoop的技术细节,而是更多的关于书籍本身的元数据和版权声明,所以相关...

    Hadoop分布式大数据系统.ppt

    由于其高度的可扩展性和容错性,Hadoop已经成为大数据处理的事实标准。 **总结** Hadoop是处理大数据的关键技术,由HDFS和MapReduce组成,具有高可用、高容错和高扩展性。了解和掌握Hadoop的原理和应用,对于理解...

    Doug Cutting:Apache Hadoop和大数据平台

    Doug Cutting是Hadoop的创始人之一,他将Hadoop定义为大数据分布式操作系统的“内核”,这是一个已经成为事实标准的技术。本文主要围绕Hadoop生态系统展开,探讨其重要性、组成、优势、以及未来的发展方向。 首先,...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics