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“大數(shù)據(jù)處理”的現(xiàn)狀 Scaling up and out: Towards an efficient processing of big Data

2年前作者：禪與計算機程序設(shè)計藝術(shù)分類：Toy博客閱讀(22)違法舉報

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作者：禪與計算機程序設(shè)計藝術(shù)

1.簡介

Hadoop 是 Apache 基金會于 2007 年推出的開源分布式計算框架。它是一個通用計算平臺，可用于存儲、處理和分析大量的數(shù)據(jù)集。它是一個分布式文件系統(tǒng)（HDFS），一個資源管理器（YARN），和一些常用的組件如 MapReduce、Hive 和 Pig。在數(shù)據(jù)量達(dá)到海量或者規(guī)模不斷擴大的情況下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式已無法滿足需求。Hadoop 自身具備了非常強大的處理能力，可以將復(fù)雜任務(wù)分布到多臺服務(wù)器上并行運行。
隨著 HDFS 的普及以及各種大數(shù)據(jù)處理工具的出現(xiàn)，越來越多的人開始使用 Hadoop 來進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理。然而，由于其分布式特性，Hadoop 在實際應(yīng)用中仍存在諸多缺陷。比如：

大數(shù)據(jù)集處理速度慢

在 HDFS 中存儲的數(shù)據(jù)塊分布在多個節(jié)點上，需要從不同節(jié)點讀取才能組成完整的數(shù)據(jù)集。對于海量的數(shù)據(jù)集來說，每次讀取的時間可能長達(dá)數(shù)十秒甚至幾分鐘。
數(shù)據(jù)處理容錯率低

當(dāng)某個節(jié)點出現(xiàn)故障時，整個集群的服務(wù)不可用。另外，當(dāng)某些節(jié)點的數(shù)據(jù)丟失或損壞時，也會影響數(shù)據(jù)的可用性。
大數(shù)據(jù)集的規(guī)模受限

在傳統(tǒng)的單機系統(tǒng)中，內(nèi)存大小決定了數(shù)據(jù)集的處理容量；而在 Hadoop 中則沒有這樣的限制。
管理復(fù)雜

Hadoop 系統(tǒng)本身包括多個組件，每個組件都有相應(yīng)的配置參數(shù)，且組件間相互依賴。系統(tǒng)調(diào)優(yōu)往往要耗費大量的人力物力。
此外，由于各個組件的架構(gòu)不同，難以統(tǒng)一管理，因此無法實現(xiàn)統(tǒng)一的集群管理、監(jiān)控、日志采集等功能。

為了解決上述問題，文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-714892.html

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