hadoop大數據處理技術
1. 大數據與Hadoop之間是什麼關系
大數據是一系列技術的統稱，經過多年的發展，大數據已經形成了從數據採集、整理、傳回輸、存儲、答安全、分析、呈現和應用等一系列環節，這些環節涉及到諸多大數據工作崗位，這些工作崗位與物聯網、雲計算也都有密切的聯系。
大數據技術的三個重點：Hadoop、spark、storm。Hadoop本身就是大數據平台研發人員的工作成果，Hadoop是目前常見的大數據支撐性平台，Hadoop平台提供了分布式存儲（HDFS）、分布式計算（MapRece）、任務調度（YARN）、對象存儲（Ozone）和組件支撐服務（Common）。
2. Hadoop，大數據，雲計算三者之間有什麼關系
大數據和雲計算是何關系?關於大數據和雲計算的關系人們通常會有誤解。而且也會把它們混起來說，分別做一句話直白解釋就是：雲計算就是硬體資源的虛擬化;大數據就是海量數據的高效處理。大數據、hadoop及雲計算之間到底是什麼關系呢?
大數據開發入門 課程：hadoop大數據與hadoop雲計算，Hadoop最擅長的事情就是可以高效地處理海量規模的數據，這樣Hadoop就和大數據及雲計算結下了不解之緣。先介紹與大數據相關的內容，然後講解Hadoop、大數據以及雲計算之間的關系，使讀者從大數據和雲計算的角度來認識Hadoop。
正是由於大數據對系統提出了很多極限的要求，不論是存儲、傳輸還是計算，現有計算技術難以滿足大數據的需求，因此整個IT架構的革命性重構勢在必行，存儲能力的增長遠遠趕不上數據的增長，設計最合理的分層存儲架構已成為信息系統的關鍵。分布式存儲架構不僅需要scale up式的可擴展性，也需要scale out式的可擴展性，因此大數據處理離不開雲計算技術，雲計算可為大數據提供彈性可擴展的基礎設施支撐環境以及數據服務的高效模式，大數據則為雲計算提供了新的商業價值，大數據技術與雲計算技術必將有更完美的結合。
我們知道雲計算的關鍵技術包括分布式並行計算、分布式存儲以及分布式數據管理技術，而Hadoop就是一個實現了Google雲計算系統的開源平台，包括並行計算模型MapRece、分布式文件系統HDFS，以及分布式資料庫Hbase，同時Hadoop的相關項目也很豐富，包括ZooKeeper、Pig、Chukwa、Hive、hbase、Mahout等，這些項目都使得Hadoop成為一個很大很完備的生態鏈系統。目前使用Hadoop技術實現的雲計算平台包括IBM的藍雲，雅虎、英特爾的「雲計劃」，網路的雲計算基礎架構，阿里巴巴雲計算平台，以及中國移動的BigCloud大雲平台。
總而言之，用一句話概括就是雲計算因大數據問題而生，大數據驅動了雲計算的發展，而Hadoop在大數據和雲計算之間建起了一座堅實可靠的橋梁。東時java大數據培訓培養能夠滿足企業要求的以java web開發技術為主要能力的工程師。完成學習後的工程師應當勝任java web開發工程師、大數據開發工程師等職位。
3. 如何為大數據處理構建高性能Hadoop集群
越來越多的企業開始使用Hadoop來對大數據進行處理分析，但集群的整體性能卻取決於CPU、內存、網路以及存儲之間的性能平衡。而在這篇文章中，我們將探討如何為Hadoop集群構建高性能網路，這是對大數據進行處理分析的關鍵所在。
關於Hadoop
「大數據」是鬆散的數據集合，海量數據的不斷增長迫使企業需要通過一種新的方式去管理。大數據是結構化或非結構化的多種數據類型的大集合。而 Hadoop則是Apache發布的軟體架構，用以分析PB級的非結構化數據，並將其轉換成其他應用程序可管理處理的形式。Hadoop使得對大數據處理成為可能，並能夠幫助企業可從客戶數據之中發掘新的商機。如果能夠進行實時處理或者接近實時處理，那麼其將為許多行業的用戶提供強大的優勢。
Hadoop是基於谷歌的MapRece和分布式文件系統原理而專門設計的，其可在通用的網路和伺服器硬體上進行部署，並使之成為計算集群。
Hadoop模型
Hadoop的工作原理是將一個非常大的數據集切割成一個較小的單元，以能夠被查詢處理。同一個節點的計算資源用於並行查詢處理。當任務處理結束後，其處理結果將被匯總並向用戶報告，或者通過業務分析應用程序處理以進行進一步分析或儀表盤顯示。
為了最大限度地減少處理時間，在此並行架構中，Hadoop「moves jobs to data」，而非像傳統模式那樣「moving data to jobs」。這就意味著，一旦數據存儲在分布式系統之中，在實時搜索、查詢或數據挖掘等操作時，如訪問本地數據，在數據處理過程中，各節點之間將只有一個本地查詢結果，這樣可降低運營開支。
Hadoop的最大特點在於其內置的並行處理和線性擴展能力，提供對大型數據集查詢並生成結果。在結構上，Hadoop主要有兩個部分：
Hadoop分布式文件系統(HDFS)將數據文件切割成數據塊，並將其存儲在多個節點之內，以提供容錯性和高性能。除了大量的多個節點的聚合I/O，性能通常取決於數據塊的大小——如128MB。而傳統的Linux系統下的較為典型的數據塊大小可能是4KB。
MapRece引擎通過JobTracker節點接受來自客戶端的分析工作，採用「分而治之」的方式來將一個較大的任務分解成多個較小的任務，然後分配給各個TaskTrack節點，並採用主站/從站的分布方式(具體如下圖所示)：
Hadoop系統有三個主要的功能節點：客戶機、主機和從機。客戶機將數據文件注入到系統之中，從系統中檢索結果，以及通過系統的主機節點提交分析工作等。主機節點有兩個基本作用：管理分布式文件系統中各節點以及從機節點的數據存儲，以及管理Map/Rece從機節點的任務跟蹤分配和任務處理。數據存儲和分析處理的實際性能取決於運行數據節點和任務跟蹤器的從機節點性能，而這些從機節點則由各自的主機節點負責溝通和控制。從節點通常有多個數據塊，並在作業期間被分配處理多個任務。
部署實施Hadoop
各個節點硬體的主要要求是市縣計算、內存、網路以及存儲等四個資源的平衡。目前常用的並被譽為「最佳」的解決方案是採用相對較低成本的舊有硬體，部署足夠多的伺服器以應對任何可能的故障，並部署一個完整機架的系統。
Hadoop模式要求伺服器與SAN或者NAS進行直接連接存儲(DAS)。採用DAS主要有三個原因，在標准化配置的集群中，節點的縮放數以千計，隨著存儲系統的成本、低延遲性以及存儲容量需求不斷提高，簡單配置和部署個主要的考慮因素。隨著極具成本效益的1TB磁碟的普及，可使大型集群的TB級數據存儲在DAS之上。這解決了傳統方法利用SAN進行部署極其昂貴的困境，如此多的存儲將使得Hadoop和數據存儲出現一個令人望而卻步的起始成本。有相當大一部分用戶的Hadoop部署構建都是採用大容量的DAS伺服器，其中數據節點大約1-2TB，名稱控制節點大約在1-5TB之間，具體如下圖所示：
來源：Brad Hedlund, DELL公司
對於大多數的Hadoop部署來說，基礎設施的其他影響因素可能還取決於配件，如伺服器內置的千兆乙太網卡或千兆乙太網交換機。上一代的CPU和內存等硬體的選擇，可根據符合成本模型的需求，採用匹配數據傳輸速率要求的千兆乙太網介面來構建低成本的解決方案。採用萬兆乙太網來部署Hadoop也是相當不錯的選擇。
萬兆乙太網對Hadoop集群的作用
千兆乙太網的性能是制約Hadoop系統整體性能的一個主要因素。使用較大的數據塊大小，例如，如果一個節點發生故障(甚至更糟，整個機架宕機)，那麼整個集群就需要對TB級的數據進行恢復，這就有可能會超過千兆乙太網所能提供的網路帶寬，進而使得整個集群性能下降。在擁有成千上萬個節點的大型集群中，當運行某些需要數據節點之間需要進行中間結果再分配的工作負載時，在系統正常運行過程中，某個千兆乙太網設備可能會遭遇網路擁堵。
每一個Hadoop數據節點的目標都必須實現CPU、內存、存儲和網路資源的平衡。如果四者之中的任意一個性能相對較差的話，那麼系統的潛在處理能力都有可能遭遇瓶頸。添加更多的CPU和內存組建，將影響存儲和網路的平衡，如何使Hadoop集群節點在處理數據時更有效率，減少結果，並在Hadoop集群內添加更多的HDFS存儲節點。
幸運的是，影響CPU和內存發展的摩爾定律，同樣也正影響著存儲技術(TB級容量的磁碟)和乙太網技術(從千兆向萬兆甚至更高)的發展。預先升級系統組件(如多核處理器、每節點5-20TB容量的磁碟，64-128GB內存)，萬兆乙太網卡和交換機等網路組件是重新平衡資源最合理的選擇。萬兆乙太網將在Hadoop集群證明其價值，高水平的網路利用率將帶來效益更高的帶寬。下圖展示了Hadoop集群與萬兆乙太網的連接：
許多企業級數據中心已經遷移到10GbE網路，以實現伺服器整合和伺服器虛擬化。隨著越來越多企業開始部署Hadoop，他們發現他們完全不必要大批量部署1U的機架伺服器，而是部署更少，但性能更高的伺服器，以方便擴展每個數據節點所能運行的任務數量。很多企業選擇部署2U或4U的伺服器(如戴爾 PowerEdge C2100)，每個節點大約12-16個核心以及24TB存儲容量。在這種環境下的合理選擇是充分利用已經部署的10GbE設備和Hadoop集群中的 10GbE網卡。
在日常的IT環境中構建一個簡單的Hadoop集群。可以肯定的是，盡管有很多細節需要微調，但其基礎是非常簡單的。構建一個計算、存儲和網路資源平衡的系統，對項目的成功至關重要。對於擁有密集節點的Hadoop集群而言，萬兆乙太網能夠為計算和存儲資源擴展提供與之相匹配的能力，且不會導致系統整體性能下降。
4. 大數據是什麼大數據和Hadoop之間有什麼聯系
大數據在近些年來越來越火熱，人們在提到大數據遇到了很多相關概念上的問題，比如雲計算、 Hadoop等等。那麼，大數據是什麼、Hadoop是什麼，大數據和Hadoop有什麼關系呢？
大數據概念早在1980年，著名未來學家阿爾文·托夫勒提出的概念。2009年美國互聯網數據中心證實大數據時代的來臨。隨著谷歌MapRece和 GoogleFile System （GFS）的發布，大數據不再僅用來描述大量的數據，還涵蓋了處理數據的速度。目前定義：大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具在合理時間內獲取、管理、處理、並整理為幫助企業經營決策。
大數據目前分為四大塊：大數據技術、大數據工程、大數據科學和大數據應用。其中雲計算是屬於大數據技術的范疇，是一種通過Internet以服務 的方式提供動態可伸縮的虛擬化的資源的計算模式。那麼這種計算模式如何實現呢，Hadoop的來臨解決了這個問題，Hadoop是Apache（阿帕切） 的一個開源項目，它是一個對大量數據進行分布式處理的軟體架構，在這個架構下組織的成員HDFS（Hadoop分布式文件系統），MapRece、 Hbase 、Zookeeper（一個針對大型分布式系統的可靠協調系統），hive（基於Hadoop的一個數據倉庫工具）等。
1.雲計算屬於大數據中的大數據技術范疇。
2.雲計算包含大數據。
3.雲和大數據是兩個領域。
雲計算是指利用由大量計算節點構成的可動態調整的虛擬化計算資源，通過並行化和分布式計算技術，實現業務質量的可控的大數據處理的計算技術。而作為雲計算技術中的佼佼者，Hadoop以其低成本和高效率的特性贏得了市場的認可。Hadoop項目名稱來源於創立者Doung Cutting兒子的一個玩具，一頭黃色的大象。
Hadoop項目的目標是建立一個可擴展開源軟體框架，能夠對大數據進行可靠的分布式處理。
Hadoop的框架最核心的設計就是：HDFS和MapRece。HDFS為海量的數據提供了存儲，則MapRece為海量的數據提供了計算。HDFS是一個分布式文件系統，具有低成本、高可靠性性、高吞吐量的特點。MapRece是一個變成模型和軟體框架。
簡單理解，Hadoop是一個開源的大數據分析軟體，或者說編程模式。它是通過分布式的方式處理大數據的，因為開元的原因現在很多的企業或多或少的在運用hadoop的技術來解決一些大數據的問題，在數據倉庫方面hadoop是非常強大的。但在數據集市以及實時的分析展現層面，hadoop也有著明顯的不足，現在一個比較好的解決方案是架設hadoop的數據倉庫而數據集市以及實時分析展現層面使用永洪科技的大數據產品，能夠很好地解決hadoop的分時間長以及其他的問題。
Hadoop大數據技術案例
讓Hadoop和其他大數據技術如此引人注目的部分原因是，他們讓企業找到問題的答案，而在此之前他們甚至不知道問題是什麼。這可能會產生引出新產品的想法，或者幫助確定改善運營效率的方法。不過，也有一些已經明確的大數據用例，無論是互聯網巨頭如谷歌，Facebook和LinkedIn還是更多的傳統企業。它們包括：
情感分析： Hadoop與先進的文本分析工具結合，分析社會化媒體和社交網路發布的非結構化的文本，包括Tweets和Facebook，以確定用戶對特定公司，品牌或產品的情緒。分析既可以專注於宏觀層面的情緒，也可以細分到個人用戶的情緒。
風險建模： 財務公司、銀行等公司使用Hadoop和下一代數據倉庫分析大量交易數據，以確定金融資產的風險，模擬市場行為為潛在的「假設」方案做准備，並根據風險為潛在客戶打分。
欺詐檢測： 金融公司、零售商等使用大數據技術將客戶行為與歷史交易數據結合來檢測欺詐行為。例如，信用卡公司使用大數據技術識別可能的被盜卡的交易行為。
客戶流失分析： 企業使用Hadoop和大數據技術分析客戶行為數據並確定分析模型，該模型指出哪些客戶最有可能流向存在競爭關系的供應商或服務商。企業就能採取最有效的措施挽留欲流失客戶。
用戶體驗分析： 面向消費者的企業使用Hadoop和其他大數據技術將之前單一 客戶互動渠道（如呼叫中心，網上聊天，微博等）數據整合在一起， 以獲得對客戶體驗的完整視圖。這使企業能夠了解客戶交互渠道之間的相互影響，從而優化整個客戶生命周期的用戶體驗。
當然，上述這些都只是大數據用例的舉例。事實上，在所有企業中大數據最引人注目的用例可能尚未被發現。這就是大數據的希望。
5. 什麼是大數據分析Hadoop
要了解什麼是Hadoop，我們必須首先了解與大數據和傳統處理系統有關的問題。前進，我們將討論什麼是Hadoop，以及Hadoop如何解決與大數據相關的問題。我們還將研究CERN案例研究，以突出使用Hadoop的好處。
在之前的博客「 大數據教程」中，我們已經詳細討論了大數據以及大數據的挑戰。在此博客中，我們將討論：
1、傳統方法的問題
2、Hadoop的演變
3、Hadoop的
4、Hadoop即用解決方案
5、何時使用Hadoop?
6、什麼時候不使用Hadoop?
一、CERN案例研究
大數據正在成為組織的機會。現在，組織已經意識到他們可以通過大數據分析獲得很多好處，如下圖所示。他們正在檢查大型數據集，以發現所有隱藏的模式，未知的相關性，市場趨勢，客戶偏好和其他有用的業務信息。
這些分析結果正在幫助組織進行更有效的營銷，新的收入機會，更好的客戶服務。他們正在提高運營效率，與競爭對手組織相比的競爭優勢以及其他業務利益。
什麼是Hadoop –大數據分析的好處
因此，讓我們繼續前進，了解在兌現大數據機會方面與傳統方法相關的問題。
二、傳統方法的問題
在傳統方法中，主要問題是處理數據的異構性，即結構化，半結構化和非結構化。RDBMS主要關注於銀行交易，運營數據等結構化數據，而Hadoop則專注於文本，視頻，音頻，Facebook帖子，日誌等半結構化，非結構化數據。RDBMS技術是一種經過驗證的，高度一致，成熟的系統許多公司的支持。另一方面，由於大數據(主要由不同格式的非結構化數據組成)對Hadoop提出了需求。
現在讓我們了解與大數據相關的主要問題是什麼。因此，繼續前進，我們可以了解Hadoop是如何成為解決方案的。
什麼是Hadoop –大數據問題
第一個問題是存儲大量數據。
無法在傳統系統中存儲大量數據。原因很明顯，存儲將僅限於一個系統，並且數據正在以驚人的速度增長。
第二個問題是存儲異構數據。
現在，我們知道存儲是一個問題，但是讓我告訴您，這只是問題的一部分。由於我們討論了數據不僅龐大，而且還以各種格式存在，例如：非結構化，半結構化和結構化。因此，您需要確保您擁有一個系統來存儲從各種來源生成的所有這些種類的數據。
第三個問題是訪問和處理速度。
硬碟容量正在增加，但磁碟傳輸速度或訪問速度並未以相似的速度增加。讓我以一個示例為您進行解釋：如果您只有一個100 Mbps I / O通道，並且正在處理1TB數據，則大約需要2.91個小時。現在，如果您有四台具有一個I / O通道的計算機，則對於相同數量的數據，大約需要43分鍾。因此，與存儲大數據相比，訪問和處理速度是更大的問題。
在了解什麼是Hadoop之前，讓我們首先了解一下Hadoop在一段時間內的發展。
Hadoop的演變
2003年，道格·切特(Doug Cutting)啟動了Nutch項目，以處理數十億次搜索並為數百萬個網頁建立索引。2003年10月下旬– Google發布帶有GFS(Google文件系統)的論文。2004年12月，Google發布了MapRece論文。在2005年，Nutch使用GFS和MapRece進行操作。2006年，雅虎與Doug Cutting及其團隊合作，基於GFS和MapRece創建了Hadoop。如果我告訴您，您會感到驚訝，雅虎於2007年開始在1000個節點的群集上使用Hadoop。
2008年1月下旬，雅虎向Apache Software Foundation發布了Hadoop作為一個開源項目。2008年7月，Apache通過Hadoop成功測試了4000個節點的集群。2009年，Hadoop在不到17小時的時間內成功整理了PB級數據，以處理數十億次搜索並為數百萬個網頁建立索引。在2011年12月，Apache Hadoop發布了1.0版。2013年8月下旬，發布了2.0.6版。
當我們討論這些問題時，我們發現分布式系統可以作為解決方案，而Hadoop提供了相同的解決方案。現在，讓我們了解什麼是Hadoop。
三、什麼是Hadoop?
Hadoop是一個框架，它允許您首先在分布式環境中存儲大數據，以便可以並行處理它。 Hadoop中基本上有兩個組件：
1、大數據Hadoop認證培訓
2、講師指導的課程現實生活中的案例研究評估終身訪問探索課程
什麼是Hadoop – Hadoop即解決方案
第一個問題是存儲大數據。
HDFS提供了一種分布式大數據存儲方式。您的數據存儲在整個DataNode的塊中，您可以指定塊的大小。基本上，如果您擁有512MB的數據，並且已經配置了HDFS，那麼它將創建128MB的數據塊。 因此，HDFS將數據分為512/128 = 4的4個塊，並將其存儲在不同的DataNode上，還將在不同的DataNode上復制數據塊。現在，由於我們正在使用商品硬體，因此存儲已不是難題。
它還解決了縮放問題。它著重於水平縮放而不是垂直縮放。您始終可以根據需要隨時在HDFS群集中添加一些額外的數據節點，而不是擴展DataNodes的資源。讓我為您總結一下，基本上是用於存儲1 TB的數據，您不需要1 TB的系統。您可以在多個128GB或更少的系統上執行此操作。
下一個問題是存儲各種數據。
藉助HDFS，您可以存儲各種數據，無論是結構化，半結構化還是非結構化。由於在HDFS中，沒有預轉儲模式驗證。並且它也遵循一次寫入和多次讀取模型。因此，您只需寫入一次數據，就可以多次讀取數據以尋找見解。
Hird的挑戰是訪問和處理數據更快。
是的，這是大數據的主要挑戰之一。為了解決該問題，我們將處理移至數據，而不是將數據移至處理。這是什麼意思?而不是將數據移動到主節點然後進行處理。在MapRece中，處理邏輯被發送到各個從屬節點，然後在不同的從屬節點之間並行處理數據。然後，將處理後的結果發送到主節點，在該主節點上合並結果，並將響應發送回客戶端。
在YARN架構中，我們有ResourceManager和NodeManager。ResourceManager可能會或可能不會與NameNode配置在同一台機器上。 但是，應該將NodeManager配置在存在DataNode的同一台計算機上。
YARN通過分配資源和安排任務來執行您的所有處理活動。
什麼是Hadoop – YARN
它具有兩個主要組件，即ResourceManager和NodeManager。
ResourceManager再次是主節點。它接收處理請求，然後將請求的各個部分相應地傳遞到相應的NodeManager，什麼是大數據分析Hadoop在此進行實際處理。NodeManager安裝在每個DataNode上。它負責在每個單個DataNode上執行任務。
我希望現在您對什麼是Hadoop及其主要組件有所了解。讓我們繼續前進，了解何時使用和何時不使用Hadoop。
何時使用Hadoop?
Hadoop用於：
1、搜索 – Yahoo，亞馬遜，Zvents
2、日誌處理 – Facebook，雅虎
3、數據倉庫 – Facebook，AOL
4、視頻和圖像分析 –紐約時報，Eyealike
到目前為止，我們已經看到了Hadoop如何使大數據處理成為可能。但是在某些情況下，不建議使用Hadoop。
6. hadoop 如何實現大數據
Hadoop本身來是分布式框架，如果在源hadoop框架下，需要配合hbase，hive等工具來進行大數據計算。如果具體深入還要了解HDFS，Map/Rece，任務機制等等。如果要分析還要考慮其他分析展現工具。
大數據還有分析才有價值
用於分析大數據的工具主要有開源與商用兩個生態圈。開源大數據生態圈：1、Hadoop HDFS、HadoopMapRece, HBase、Hive 漸次誕生，早期Hadoop生態圈逐步形成。2、. Hypertable是另類。它存在於Hadoop生態圈之外，但也曾經有一些用戶。3、NoSQL，membase、MongoDb商用大數據生態圈：1、一體機資料庫/數據倉庫：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。2、數據倉庫：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。3、數據集市：QlikView、 Tableau 、 以及國內的Yonghong Data Mart 。
7. 《hadoop大數據處理》這本書怎麼樣
基於hadoop大數據分析方法研究
開題報告需要寫哪些內容呢
畢業論文的成績評定
畢業論文一般採用優秀、良好、中等、及格、不及格等五級記分法；與百分制相比較，其中優秀即100~90分，良好即89~80分，中等即79~70分，及格即69~60分。畢業論文的績點亦按此計算。
優秀畢業論文應該是選題有相當強的理論與實踐意義，中心突出，邏輯嚴密，表述准確，富有新意，條理清晰，論證有力，文字流暢，格式正確。其中有無創新性應該是衡量論文能否達到優秀成績的基本標准。創新可以包括理論觀點的創新、研究方法的創新和研究角度的創新等，但創新必須建立在科學的世界觀和方法論的基礎上，有必要的理論支撐。實證性的論文要看其在實踐中的指導作用是否較強。
8. hadoop是怎麼存儲大數據的
Hadoop本身是分布式框架，如果在hadoop框架下，需要配合hbase，hive等工具來進行大數據計算。如果具體深入還要了解HDFS，Map/Rece，任務機制等等。如果要分析還要考慮其他分析展現工具。
大數據還有分析才有價值
用於分析大數據的工具主要有開源與商用兩個生態圈。開源大數據生態圈：1、Hadoop HDFS、HadoopMapRece, HBase、Hive 漸次誕生，早期Hadoop生態圈逐步形成。2、. Hypertable是另類。它存在於Hadoop生態圈之外，但也曾經有一些用戶。3、NoSQL，membase、MongoDb商用大數據生態圈：1、一體機資料庫/數據倉庫：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。2、數據倉庫：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。3、數據集市：QlikView、 Tableau 、 以及國內的Yonghong Data Mart 。
9. hadoop是屬於大數據技術，還是屬於與雲計算技術
hadoop大數據與hadoop雲計算，Hadoop最擅長的事情就是可以高效地處理海量規模的數據，這樣Hadoop就和大數據及雲計算結下了不解之緣。正是由於大數據對系統提出了很多極限的要求，不論是存儲、傳輸還是計算，現有計算技術難以滿足大數據的需求，因此整個IT架構的革命性重構勢在必行，存儲能力的增長遠遠趕不上數據的增長，設計最合理的分層存儲架構已成為信息系統的關鍵。分布式存儲架構不僅需要scale up式的可擴展性，也需要scale out式的可擴展性，因此大數據處理離不開雲計算技術，雲計算可為大數據提供彈性可擴展的基礎設施支撐環境以及數據服務的高效模式，大數據則為雲計算提供了新的商業價值，大數據技術與雲計算技術必將有更完美的結合。我們知道雲計算的關鍵技術包括分布式並行計算、分布式存儲以及分布式數據管理技術，而Hadoop就是一個實現了Google雲計算系統的開源平台，包括並行計算模型MapRece、分布式文件系統HDFS，以及分布式資料庫Hbase，同時Hadoop的相關項目也很豐富，包括ZooKeeper、Pig、Chukwa、Hive、hbase、Mahout等，這些項目都使得Hadoop成為一個很大很完備的生態鏈系統。目前使用Hadoop技術實現的雲計算平台包括IBM的藍雲，雅虎、英特爾的「雲計劃」，網路的雲計算基礎架構，阿里巴巴雲計算平台，以及中國移動的BigCloud大雲平台。總而言之，用一句話概括就是雲計算因大數據問題而生，大數據驅動了雲計算的發展，而Hadoop在大數據和雲計算之間建起了一座堅實可靠的橋梁。
10. hadoop大數據處理高級工程師證書 有用嗎
IT行業現在有什麼證書已經不重要了，重要的是你會什麼、做過什麼、創造了什麼樣的價值
面試的時候表現的很明顯 - 看別人做過的人講方法，自己親手做過的人講細節