2017hadoop大数据峰会|hadoop 如何实现大数据

1. Cloudera让大数据实现更多价值

Cloudera让大数据实现更多价值_数据分析师考试

今天，大数据已经是一个绕不开的话题了。然而怎样才能拥有大数据能力，却是众多企业头疼的问题。毕竟大数据能力并不是简单的拥有大数据，而是如何利用大数据来创造更多的价值。可以预见的是，在大数据成为趋势，成为国家战略的今天，大数据的有效利用和相应解决方案成为人们普遍关心的课题。

7月9日，由上海大数据产业技术创新战略联盟、上海产业技术研究院、 肯睿（上海）软件有限公司，北京精准数源信息技术有限公司共同举办的“2015上海大数据产业高端峰会”圆满落幕。峰会搭建了一个有效的沟通交流平台，包括世界顶尖的大数据产业界专家和学术界知名学者齐聚上海，与来自金融、教育、医疗和交通行业的代表，共同探讨大数据产业发展以及大数据产品和应用等前沿话题，分享大数据智慧，探索各行业之间面临的数据分析应用问题及解决方案。

上海浦东经信委副主任张爱平表示：“2015上海大数据产业高端峰会是业内顶尖的技术经验分享交流盛会，相信它将为大家搭建一个沟通交流平台，将大力推动大数据与信息技术产品的融合创新，促进上海大数据市场的快速发展，提升企业的智能化水平和竞争力，从而以推动大数据产业向纵深发展！”

大数据是社会的物质基础，数据只大是没有用的，价值大才有意义。让大数据释放价值必须得通过开放的、协作的创新。然而，从数据当中提取价值存在诸多挑战。如何让数据的工具与数据科学家、领域专家、终端用户天人合一，降低数据分析的门槛，这才是巨大的挑战。

作为目前全球最领先的企业级Hadoop技术服务提供商，Cloudera(即肯睿（上海）软件有限公司)自然有着十足的话语权。

据Cloudera公司副总裁苗凯翔介绍，Cloudera是由四名来自世界顶级互联网公司和数据公司资深人士于2008年成立的，经过多年发展Cloudera已经带头形成全球最大的大数据生态链，在全球拥有超过1400个商业合作伙伴。在美国每天有约70%的智能手机的数据后端处理都是从Cloudera平台上处理的，每天都有数百亿的事件在后端处理，对美国经济、商业支撑，起到了重要的作用。

“去年的12月，Cloudera中国的分公司——肯睿（上海）软件有限公司正式宣布成立，这标志着我们在与英特尔开展大数据技术方面的合作研发之外，也正在携手扩展中国本地市场。”苗凯翔补充到。

中国拥有巨大的商业潜力，在大数据潮流下，拥有庞大人口的中国势必拥有巨大的机会，这些机会在全球其他任何地方很难看到。

然而尚处于成长初期，中国本土还没有一个公司能够把大数据应用去真正普及，Cloudera希望中国用户借助于Cloudera在全球特别是在美国的应用案例，帮助中国企业在智慧城市、电信、金融，制造领域不断发展，实现数据的价值。

值得注意的是，Cloudera正在针对中国市场的需求进行开发和支持， 包括利用大数据使企业运作成本更低，，特别是在大数据人才培养方面保障企业发展更快。

Cloudera迄今为止在全球已经培训了近10万名大数据平台的管理、应用和开发相关人才，并提供培训认证。苗凯翔表示：“我们希望通过培训人才带动中国大数据实施和运用的快速发展。”

北京精准数源信息技术有限公司大数据事业部总监周文华透露，精准数源与Cloudera建立了深入的合作伙伴关系，尤其在针对中国用户的大数据业务咨询，培训，实施和开发支持中取得了不菲的成绩。精准数源已经成功实施了包括运营商，银行，政府单位和大型企业等客户。

“企业用户希望得到Cloudera的培训，这不光对企业本身的发展，同时对受培训对象自身的职业发展也有帮助。目前精准数源内部已有多名技术人员通过Cloudera的管理员和数据分析师培训，顺利拿到Cloudera全球认证证书和讲师资格。”

如今Cloudera在全球拥有包括电信运营商、金融、零售、制造等各行各业的客户，这些大数据实施何服务经验将为“深挖”中国市场提供借鉴，尤其通过本次高端峰会可以有效推动大数据产业发展，帮助客户数据进行深度挖掘以提供更多商业价值。

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2. hadoop是什么意思与大数据有什么关系

一、hadoop是什么意思？

Hadoop是具体的开源框架，是工具，用来做海量数据的存储和计算的。

二、hadoop与大数据的关系

首先，大数据本身涉及到一个庞大的技术体系，从学科的角度来看，涉及到数学、统计学和计算机三大学科，同时还涉及到社会学、经济学、医学等学科，所以大数据本身的知识量还是非常大的。

从当前大数据领域的产业链来看，大数据领域涉及到数据采集、数据存储、数据分析和数据应用等环节，不同的环节需要采用不同的技术，但是这些环节往往都要依赖于大数据平台，而Hadoop则是当前比较流行的大数据平台之一。

Hadoop平台经过多年的发展已经形成了一个比较完善的生态体系，而且由于Hadoop平台是开源的，所以很多商用的大数据平台也是基于Hadoop搭建的，所以对于初学大数据的技术人员来说，从Hadoop开始学起是不错的选择。

当前Hadoop平台的功能正在不断得到完善，不仅涉及到数据存储，同时也涉及到数据分析和数据应用，所以对于当前大数据应用开发人员来说，整体的知识结构往往都是围绕大数据平台来组织的。随着大数据平台逐渐开始落地到传统行业领域，大数据技术人员对于大数据平台的依赖程度会越来越高。

当前从事大数据开发的岗位可以分为两大类，一类是大数据平台开发，这一类岗位往往是研发级岗位，不仅岗位附加值比较高，未来的发展空间也比较大，但是大数据平台开发对于从业者的要求比较高，当前有不少研究生在毕业后会从事大数据平台开发岗位。

另一类是大数据应用开发岗位，这类岗位的工作任务就是基于大数据平台(Hadoop等)来进行行业应用开发，在工业互联网时代，大数据应用开发岗位的数量还是比较多的，而且大数据应用开发岗位对于从业者的要求也相对比较低。

3. Hadoop与大数据理论研究毕业论文

hadoop就是基于Maprece框架的分抄布式平台，一袭般安装在Linex上面，也可以使用虚拟机在windows下使用。分布式程序可以在多台机器上生成多个节点，每个节点运行程序的一部分，然后合并起来，比单节点运行效率高很多。推荐本书《hadoop in action》（hadoop实战），还有论文可以看很多数据挖掘会议的论文，现在有很多人研究。我的毕业论文就是写这个

4. hadoop 如何实现大数据

Hadoop本身是分布式框架，如果在hadoop框架下，需要配合hbase，hive等工具来进行大数据计算版。如果具体深入还要了解权HDFS，Map/Rece，任务机制等等。如果要分析还要考虑其他分析展现工具。大数据还有分析才有价值用于分析大数据的工具主要有开源与商用两个生态圈。开源大数据生态圈：1、Hadoop HDFS、HadoopMapRece, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。2、. Hypertable是另类。它存在于Hadoop生态圈之外，但也曾经有一些用户。3、NoSQL，membase、MongoDb商用大数据生态圈：1、一体机数据库/数据仓库：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。2、数据仓库：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。3、数据集市：QlikView、 Tableau 、 以及国内的Yonghong Data Mart 。

5. 数据仓库之门向Hadoop开启

数据仓库之门向Hadoop开启在大数据时代，Hadoop分布式处理架构为IT、数据管理以及数据分析团队带来了新生机的同时，也带来了新的挑战。随着Hadoop生态系统的不断发展壮大，企业需要对快速更新换代的技术做好充足的准备。上周，Apache软件基金会刚刚宣布了Hadoop 2.0的正式GA，新版本的Hadoop将带来大量变化。以HDFS和基于Java的MapRece为核心组件，Hadoop的早期采用者都在使用它应对海量数据处理，包括结构化与非结构化数据，从日志文件到文本数据，再从传感器数据再到社交媒体数据不一而足。Hadoop 1.0向2.0的转变Hadoop通常以集群的方式运行在廉价服务器上，因此可以有效控制海量数据处理和存储的成本。Ventana研究机构的副总裁Tony Cosentino表示，Hadoop采取了轻架构的数据处理方式， 因此它能够对新型数据源进行充分利用，这是传统关系型数据库架构所不能比拟的。但Cosentino认为，目前的Hadoop架构也受到了批处理模式的限制，可以把它比作是一辆重型卡车，在性能方面存在较大瓶颈。Hadoop不适合有低延迟需求的应用，它更适合干重活，即海量数据处理。Hadoop适合分析海量非结构化数据集，它通常是上TB甚至PB的数量级。ScaleOut Software的CEO William Bain表示，由于Hadoop批处理的天性以及大开销所限，它并不适合进行数据集的实时分析。但将Hadoop 2.0与其他厂商所添加的新查询引擎结合，这个问题也将得到有效的解决。数据仓库之门向Hadoop开启Impetus Technologies的首席架构师Sanjay Sharma表示，数据仓库应用同样涉及到海量数据处理，因此它是天生的Hadoop目标应用。那么多大的数据比较合适?Sharma认为10 TB左右是Hadoop的理想数据量，如果数据集组成非常复杂，那么这个数量还会有所下降。像汽车导购类信息提供商Edmunds.com这样的用户，都部署了Hadoop以及相关技术来代替传统的数据仓库。大多数企业的Hadoop集群往往被视为数据进入组织的一个缓冲区域，数据由MapRece来进行“过滤”，转换成为传统的关系型数据，然后再导入到数据仓库或者数据集市来进行分析。这种方式还提供了一定的灵活性，原始数据可以放在Hadoop系统中，需要进行分析的时候在用ETL进行处理。Sharma把这种部署方式称为“数据下游处理”，而另外一家研究机构的总裁Colin White则用更准确的方式进行了总结，即“业务炼油厂”。在今年发布的一项调查报告中，Gartner分析师Mark Beyer和Ted Friedman指出，使用Hadoop收集数据并为数据仓库中分析数据做准备，这是目前最主流的大数据分析应用实践。而在272个参与调查的用户当中，有超过一半的用户表示他们计划在未来12个月进行这一工作。从诞生伊始，Hadoop就吸引了无数软件开发者在其基础之上创建新的工具，来弥补自身所存在的诸多不足。比如HBase(分布式数据库)，Hive(基于SQL的数据仓库)，Pig(MapRece中开发数据分析程序的高级语言)等。其他的一些支持项目现在也成为了Apache项目的一部分，比如Hadoop集群调配管理和监控工具Ambari，NoSQL数据库Cassandra以及针对大型分布式系统的可靠协调系统ZooKeeper等。YARN为Hadoop 2.0带来新活力Hadoop 2.0目前已经统一称为Hadoop 2，它已经进入越来越多人的视野当中。其中最重要的一部分就是YARN(Yet Another Resource Negotiator)，这个更新的资源管理器能够让非MapRece开发的应用运行在HDFS上。通过这种方式，YARN旨在解除Hadoop的批处理限制，同时提供与现有应用结构的向下兼容。Cosentino表示，YARN是Hadoop 2.0的最重要发展，它能够让多种工作负载并发运行。Yahoo就是一个很好的例子，他们在YARN上部署了Storm复杂事件处理软件，用来辅助把网站用户行为数据过滤到Hadoop集群当中。Hadoop 2还提供了在高可用方面的改进，新的特性能够帮助用户在HDFS上创建一个联邦命名节点架构，而无需依靠一个单一的节点来控制整个集群。此外，它还添加了对Windows平台的支持，配合大型厂商定制开发的各种实用工具，Hadoop在企业级层面上的应用将被看好。

6. 全民大数据时代已不远

全民大数据时代已不远_数据分析师考试

大数据的神奇令人惊叹，不过要面对超爆发式的数据增长，企业往往要支付超高额的数据存储费用，因此大数据产业仅仅集中在超大型、垄断型企业，不过在日前举行的2015上海大数据产业高端峰会上，肯睿中国区副总裁苗凯翔介绍了一种名为Hadoop的技术，通过重塑数据构架，它在一定程度上解决了大数据发展的成本之痛。而今，全球大数据生态圈中，Hadoop已经成为最为核心的技术。

存储成本阻碍大数据发展

数据量的快速增长，是IT业面临的重大挑战。统计显示，人类迄今为止存储的数据中，90%以上是最近两年新产生的，这种数据爆炸的趋势还将延续。“到2020年，互联网设备的总数将达到500亿部，数据总量将达到40ZB（1ZB=十万亿亿字节）。”苗凯翔说，这大约是人类现在需要处理信息量的10到20倍，换句话说，年均增长超过40%。

数据量快速增长，要求数据处理能力同步提高，但多数企业却因为预算不足而难以招架。以美国主要的四家银行为例，它们每年新增的数据量大致是40PB（1PB=100万GB），仅仅为存储这些数据，每年就必须增加3.2亿美元的投入。

“钱是主要问题。”苗凯翔说。事实上，为了应对40%的数据增速，企业在IT系统方面的预算必须以4%的年率增长，但实际上这块预算的增速很难超过1%。由于投入不足，银行不得不放慢推进大数据业务的速度，比如推广手机银行。

开源模式推动大数据发展

奥巴马政府把大数据比作“未来的新石油”，不过静静流淌的石油并没有价值，只有经过勘探、钻井、提炼、加工成石化产品，其商业价值才能体现。当下，关于大数据说得多做得少，正是由于开采工具不足。苗凯翔认为，要改变这一现象，必须从更深层次理解数据在当今时代意味着什么。

在过去，数据主要驻留在结构化的交易数据库里，结构是固定的，比如企业数据仓库用来产生运营报告；存储系统用来保留数据的有效和安全；搜索系统通过Web搜索引擎来寻找和探索信息……这都是一个个“地窖”，当需要计算时，就将“地窖”中的一部分数据送到计算机处。

不过这种方式只能进行少量、低频率的计算，想要应对当今的数据量、数据多样性和数据生成速度，旧的数据构架显然难以为继。“因为数据的属性已经改变，所以数据构架也一定要变。”苗凯翔说。

10年前，大数据概念还未问世，雅虎公司的技术人员就注意到了这个问题，并由此开发出基于互联网架构的数据处理技术，并以他3岁儿子的棕黄色大象玩具之名将其命名为Hadoop，如今这一开源技术已经成为大数据生态圈的核心。

“它是开源的，能够更高效地处理信息，而且支持标准化存储设备的无限扩容。”苗凯翔说。以国有四大银行为例，一个由53台PC机组成的大数据平台能够支持并发用户30万个，而此前的数量是300个。这样一套系统的使用成本不到原来的1/3。

小微企业为大数据开发注入新活力

Hadoop平台孕育了多家大数据商业开放公司，论规模和影响力，肯睿是其佼佼者，这家公司在全球已经拥有1300家合作伙伴，市值超过50亿美元。去年9月，肯睿（上海）软件有限公司完成注册，目前已有30多名员工。

一直以来，受限于高昂的服务器成本，大数据产业仅仅集中在电信、能源、证券、烟草等超大型、垄断型企业，利用开源性的Hadoop平台，就是淘宝店主也能享受到大数据带来的好处。“我们有免费版本，只要经过简单培训，并愿意共享你的数据，就能使用这个平台。”苗凯翔说。

小微企业的加入或许能为目前发展有些缓慢的大数据注入新的活力。因为根据以往全球的经验来看，企业规模稍大一些，就不太愿意分享自己的数据，而小企业主往往更愿意走出这一步。

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7. 国内外的Hadoop应用现状

文 | 翟周伟本文节选自《Hadoop核心技术》一书。Hadoop是一个开源的高效云计算基础架构平台，其不仅仅在云计算领域用途广泛，还可以支撑搜索引擎服务，作为搜索引擎底层的基础架构系统，同时在海量数据处理、数据挖掘、机器学习、科学计算等领域都越来越受到青睐。本文将讲述国内外的hadoop应用现状。国外Hadoop的应用现状1.YahooYahoo是Hadoop的最大支持者，截至2012年，Yahoo的Hadoop机器总节点数目超过42?000个，有超过10万的核心CPU在运行Hadoop。最大的一个单Master节点集群有4500个节点(每个节点双路4核心CPUboxesw，4×1TB磁盘，16GBRAM)。总的集群存储容量大于350PB，每月提交的作业数目超过1000万个，在Pig中超过60%的Hadoop作业是使用Pig编写提交的。Yahoo的Hadoop应用主要包括以下几个方面：支持广告系统用户行为分析支持Web搜索反垃圾邮件系统会员反滥用内容敏捷个性化推荐同时Pig研究并测试支持超大规模节点集群的Hadoop系统。2.FacebookFacebook使用Hadoop存储内部日志与多维数据，并以此作为报告、分析和机器学习的数据源。目前Hadoop集群的机器节点超过1400台，共计11?200个核心CPU，超过15PB原始存储容量，每个商用机器节点配置了8核CPU，12TB数据存储，主要使用StreamingAPI和JavaAPI编程接口。Facebook同时在Hadoop基础上建立了一个名为Hive的高级数据仓库框架，Hive已经正式成为基于Hadoop的Apache一级项目。此外，还开发了HDFS上的FUSE实现。3.A9.comA9.com为Amazon使用Hadoop构建了商品搜索索引，主要使用StreamingAPI以及C++、Perl和Python工具，同时使用Java和StreamingAPI分析处理每日数以百万计的会话。A9.com为Amazon构建的索引服务运行在100节点左右的Hadoop集群上。4.AdobeAdobe主要使用Hadoop及HBase，同于支撑社会服务计算，以及结构化的数据存储和处理。大约有超过30个节点的Hadoop-HBase生产集群。Adobe将数据直接持续地存储在HBase中，并以HBase作为数据源运行MapRece作业处理，然后将其运行结果直接存到HBase或外部系统。Adobe在2008年10月就已经将Hadoop和HBase应用于生产集群。5.CbIR自2008年4月以来，日本的CbIR(Content-basedInformationRetrieval)公司在AmazonEC2上使用Hadoop来构建图像处理环境，用于图像产品推荐系统。使用Hadoop环境生成源数据库，便于Web应用对其快速访问，同时使用Hadoop分析用户行为的相似性。6.DatagraphDatagraph主要使用Hadoop批量处理大量的RDF数据集，尤其是利用Hadoop对RDF数据建立索引。Datagraph也使用Hadoop为客户执行长时间运行的离线SPARQL查询。Datagraph是使用AmazonS3和Cassandra存储RDF数据输入和输出文件的，并已经开发了一个基于MapRece处理RDF数据的Ruby框架——RDFgrid。Datagraph主要使用Ruby、RDF.rb以及自己开发的RDFgrid框架来处理RDF数据，主要使用HadoopStreaming接口。7.EBay单集群超过532节点集群，单节点8核心CPU，容量超过5.3PB存储。大量使用的MapRece的Java接口、Pig、Hive来处理大规模的数据，还使用HBase进行搜索优化和研究。8.IBMIBM蓝云也利用Hadoop来构建云基础设施。IBM蓝云使用的技术包括：Xen和PowerVM虚拟化的Linux操作系统映像及Hadoop并行工作量调度，并发布了自己的Hadoop发行版及大数据解决方案。9.Last.FmLast.Fm主要用于图表计算、专利申报、日志分析、A/B测试、数据集合并等，也使用Hadoop对超过百万的曲目进行大规模的音频特征分析。节点超过100台机器，集群节点配置双四核[email protected]@2.13GHz，24GB内存，8TB(4×2TB)存储。10.LinkedInLinkedIn有多种硬件配置的Hadoop集群，主要集群配置如下：800节点集群，基于Westmere的惠普SL170X与2×4的核心，24GB内存，6×2TBSATA。1900节点集群，基于Westmere的超微-HX8DTT，与2×6的核心，24GB内存，6×2TBSATA。1400节点集群，基于SandyBridge超微与2×6的核心，32GB内存，6×2TBSATA。使用的软件如下：操作系统使用RHEL6.3。JDK使用SUNJDK1.6.0_32。Apache的Hadoop0.20.2的补丁和ApacheHadoop的1.0.4补丁。Azkaban和Azkaban用于作业调度。Hive、Avro、Kafka等。11.MobileAnalytic.TV主要使用Hadoop应用在并行化算法领域，涉及的MapRece应用算法如下。信息检索和分析。机器生成的内容——文档、文本、音频、视频。自然语言处理。项目组合包括：移动社交网络。网络爬虫。文本到语音转化。音频和视频自动生成。12.Openstat主要利用Hadoop定制一个网络日志分析并生成报告，其生产环境下超过50个节点集群(双路四核Xeon处理器，16GB的RAM，4～6硬盘驱动器)，还有两个相对小的集群用于个性化分析，每天处理约500万的事件，每月15亿美元的交易数据，集群每天产生大约25GB的报告。使用的技术主要包括：CDH、Cascading、Janino。13.Quantcast3000个CPU核心，3500TB存储，每日处理1PB以上的数据，使用完全自定义的数据路径和排序器的Hadoop调度器，对KFS文件系统有突出贡献。14.Rapleaf超过80个节点的集群(每个节点有2个双核CPU，2TB×8存储，16GBRAM内存);主要使用Hadoop、Hive处理Web上关联到个人的数据，并引入Cascading简化数据流穿过各种处理阶段。15.WorldLingo硬件上超过44台服务器(每台有2个双核CPU，2TB存储，8GB内存)，每台服务器均运行Xen，启动一个虚拟机实例运行Hadoop/HBase，再启动一个虚拟机实例运行Web或应用程序服务器，即有88台可用的虚拟机;运行两套独立的Hadoop/HBase机群，它们各自拥有22个节点。Hadoop主要用于运行HBase和MapRece作业，扫描HBase的数据表，执行特定的任务。HBase作为一种可扩展的、快速的存储后端，用于保存数以百万的文档。目前存储了1200万篇文档，近期的目标是存储4.5亿篇文档。16.格拉斯哥大学的TerrierTeam超过30个节点的实验集群(每节点配置XeonQuadCore2.4GHz，4GB内存，1TB存储)。使用Hadoop促进信息检索研究和试验，特别是用于TREC，用于TerrierIR平台。Terrier的开源发行版中包含了基于HadoopMapRece的大规模分布式索引。17.内布拉斯加大学的HollandComputingCenter运行一个中等规模的Hadoop机群(共计1.6PB存储)用于存储和提供物理数据，以支持紧凑型μ子螺旋型磁谱仪(CompactMuonSolenoid，CMS)实验的计算。这需要一类能够以几Gbps的速度下载数据，并以更高的速度处理数据的文件系统的支持。18.VisibleMeasures将Hadoop作为可扩展数据流水线的一个组件，最终用于VisibleSuite等产品。使用Hadoop汇总、存储和分析与网络视频观众收看行为相关的数据流。目前的网格包括超过128个CPU核心，超过100TB的存储，并计划大幅扩容。国内Hadoop的应用现状Hadoop在国内的应用主要以互联网公司为主，下面主要介绍大规模使用Hadoop或研究Hadoop的公司。1.网络网络在2006年就开始关注Hadoop并开始调研和使用，在2012年其总的集群规模达到近十个，单集群超过2800台机器节点，Hadoop机器总数有上万台机器，总的存储容量超过100PB，已经使用的超过74PB，每天提交的作业数目有数千个之多，每天的输入数据量已经超过7500TB，输出超过1700TB。网络的Hadoop集群为整个公司的数据团队、大搜索团队、社区产品团队、广告团队，以及LBS团体提供统一的计算和存储服务，主要应用包括：数据挖掘与分析。日志分析平台。数据仓库系统。推荐引擎系统。用户行为分析系统。同时网络在Hadoop的基础上还开发了自己的日志分析平台、数据仓库系统，以及统一的C++编程接口，并对Hadoop进行深度改造，开发了HadoopC++扩展HCE系统。2.阿里巴巴阿里巴巴的Hadoop集群截至2012年大约有3200台服务器，大约30?000物理CPU核心，总内存100TB，总的存储容量超过60PB，每天的作业数目超过150?000个，每天hivequery查询大于6000个，每天扫描数据量约为7.5PB，每天扫描文件数约为4亿，存储利用率大约为80%，CPU利用率平均为65%，峰值可以达到80%。阿里巴巴的Hadoop集群拥有150个用户组、4500个集群用户，为淘宝、天猫、一淘、聚划算、CBU、支付宝提供底层的基础计算和存储服务，主要应用包括：数据平台系统。搜索支撑。广告系统。数据魔方。量子统计。淘数据。推荐引擎系统。搜索排行榜。为了便于开发，其还开发了WebIDE继承开发环境，使用的相关系统包括：Hive、Pig、Mahout、Hbase等。3.腾讯腾讯也是使用Hadoop最早的中国互联网公司之一，截至2012年年底，腾讯的Hadoop集群机器总量超过5000台，最大单集群约为2000个节点，并利用Hadoop-Hive构建了自己的数据仓库系统TDW，同时还开发了自己的TDW-IDE基础开发环境。腾讯的Hadoop为腾讯各个产品线提供基础云计算和云存储服务，其支持以下产品：腾讯社交广告平台。搜搜(SOSO)。拍拍网。腾讯微博。腾讯罗盘。QQ会员。腾讯游戏支撑。QQ空间。朋友网。腾讯开放平台。财付通。手机QQ。QQ音乐。4.奇虎360奇虎360主要使用Hadoop-HBase作为其搜索引擎so.com的底层网页存储架构系统，360搜索的网页可到千亿记录，数据量在PB级别。截至2012年年底，其HBase集群规模超过300节点，region个数大于10万个，使用的平台版本如下。HBase版本：facebook0.89-fb。HDFS版本：facebookHadoop-20。奇虎360在Hadoop-HBase方面的工作主要为了优化减少HBase集群的启停时间，并优化减少RS异常退出后的恢复时间。5.华为华为公司也是Hadoop主要做出贡献的公司之一，排在Google和Cisco的前面，华为对Hadoop的HA方案，以及HBase领域有深入研究，并已经向业界推出了自己的基于Hadoop的大数据解决方案。6.中国移动中国移动于2010年5月正式推出大云BigCloud1.0，集群节点达到了1024。中国移动的大云基于Hadoop的MapRece实现了分布式计算，并利用了HDFS来实现分布式存储，并开发了基于Hadoop的数据仓库系统HugeTable，并行数据挖掘工具集BC-PDM，以及并行数据抽取转化BC-ETL，对象存储系统BC-ONestd等系统，并开源了自己的BC-Hadoop版本。中国移动主要在电信领域应用Hadoop，其规划的应用领域包括：经分KPI集中运算。经分系统ETL/DM。结算系统。信令系统。云计算资源池系统。物联网应用系统。E-mail。IDC服务等。7.盘古搜索盘古搜索(目前已和即刻搜索合并为中国搜索)主要使用Hadoop集群作为搜索引擎的基础架构支撑系统，截至2013年年初，集群中机器数量总计超过380台，存储总量总计3.66PB，主要包括的应用如下。网页存储。网页解析。建索引。Pagerank计算。日志统计分析。推荐引擎等。即刻搜索(人民搜索)即刻搜索(目前已与盘古搜索合并为中国搜索)也使用Hadoop作为其搜索引擎的支撑系统，截至2013年，其Hadoop集群规模总计超过500台节点，配置为双路6核心CPU，48G内存，11×2T存储，集群总容量超过10PB，使用率在78%左右，每天处理读取的数据量约为500TB，峰值大于1P，平均约为300TB。即刻搜索在搜索引擎中使用sstable格式存储网页并直接将sstable文件存储在HDFS上面，主要使用HadoopPipes编程接口进行后续处理，也使用Streaming接口处理数据，主要的应用包括：网页存储。解析。建索引。推荐引擎。end

8. 如何学习Hadoop，面试Hadoop工程师有哪些问题

随着大数据的盛行，Hadoop也流行起来。面过一些公司，包括开发Hadoop :如Cloudera, Hortonworks, MapR, Teradata, Greenplum, Amazon EMR, 使用Hadoop的除了Google，数不胜数了.Hadoop 2.0转型基本无可阻挡，今年下半年要正式发布了，它的出现让大家知识体系都 要更新了。Hadoop1.0搞了8年才发布，2.0不到2年就出来了。2.0的核心是YARN，它的 诞生还是有趣的故事YARN介绍Yarn from HortonworksYarn from IBM developerworksHadoop 生态系统Hadoop Ecosystem at a GlanceSQL on HadoopSQL is what’s next for Hadoop: Here’s who’s doing itAll SQL-on-Hadoop Solutions are missing the point of HadoopHadoop SummitHadoop Summit, San Jose书籍和Paper“Hadoop: The Definitive Guide”: 里面内容非常好，既有高屋建瓴，又有微观把握，基本适用于1.X版本。比如maprece各个子阶段，Join在里面也有代码实现，第三版Hadoop: The Definitive Guide, 3rd Editiontomwhite/hadoop-book · GitHubGoogle的三辆马车，GFS, MapRece, BigTable Google的新三辆马车：Caffeine、Pregel、DremelBig Data beyond MapRece: Google’s Big Data papersSIGMOD, VLDB Top DB conference

9. Hadoop在大数据中有什么作用

HDFS按照Master和Slave的结构。分为NameNode、SecondaryNameNode、DataNode这几个角色。NameNode：是Master节点，是大领导。管理数据块映射;处理客户端的读写请求;配置副本策略;管理HDFS的名称空间。SecondaryNameNode：是一个小弟，分担大哥namenode的工作量;是NameNode的冷备份;合并fsimage(元数据镜像文件，文件系统的目录树)和fsedits(元数据的操作日志，针对文件系统做的修改操作记录)，然后再发给namenode。DataNode：是Slave节点，是奴隶，干活的。负责存储客户端发来的block;执行block的读写操作。NameNode和DataNode之间的通信是通过心跳机制实现的。Map(映射)任务处理：读取HDFS中的文件。每一行解析成一个。每一个键值对调用一次map函数。map函数接收前面产生的，进行处理，转换为新的输出。对转换后的进行分区。对不同分区中的数据按key进行排序、分组。分组指的是相同key的value放到一个集合中。Rece(归约)任务处理：多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络到不同的rece节点上。对多个map的输出进行合并、排序。覆盖rece函数，接收的是分组后的数据，实现自己的业务逻辑，处理后，产生新的输出。对rece输出的写到HDFS中。关于Hadoop在大数据中有什么作用，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

10. Spark与Hadoop MapRece大比拼，谁实力更强

一提到大数据处理，相信很多人第一时间想到的是 Hadoop MapRece。没错，Hadoop MapRece 为大数据处理技术奠定了基础。近年来，随着 Spark 的发展，越来越多的声音提到了 Spark。而Spark相比Hadoop MapRece有哪些优势?Spark与Hadoop MapRece在业界有两种说法 ：一是 Spark 将代替 Hadoop MapRece，成为未来大数据处理发展的方向 ;二是 Spark 将会和 Hadoop 结合，形成更大的生态圈。其实 Spark 和 Hadoop MapRece 的重点应用场合有所不同。相对于 Hadoop MapRece 来说，Spark 有点“青出于蓝”的感觉，Spark 是在Hadoop MapRece 模型上发展起来的，在它的身上我们能明显看到 MapRece的影子，所有的 Spark 并非从头创新，而是站在了巨人“MapRece”的肩膀上。千秋功罪，留于日后评说，我们暂且搁下争议，来看看相比 Hadoop MapRece，Spark 都有哪些优势。1、计算速度快大数据处理首先追求的是速度。Spark 到底有多快?用官方的话说，“Spark 允许 Hadoop 集群中的应用程序在内存中以 100 倍的速度运行，即使在磁盘上运行也能快 10 倍”。可能有的读者看到这里会大为感叹，的确如此，在有迭代计算的领域，Spark 的计算速度远远超过 MapRece，并且迭代次数越多，Spark 的优势越明显。这是因为 Spark 很好地利用了目前服务器内存越来越大这一优点，通过减少磁盘 I/O 来达到性能提升。它们将中间处理数据全部放到了内存中，仅在必要时才批量存入硬盘中。或许读者会问 ：如果应用程序特别大，内存能放下多少 GB ?答曰 ：什么? GB ?目前 IBM 服务器内存已经扩展至几 TB 了。2、应用灵活，上手容易知道 AMPLab 的 Lester 为什么放弃 MapRece 吗?因为他需要把很多精力放到Map和Rece的编程模型上，极为不便。 Spark在简单的Map及Rece操作之外，还支持 SQL 查询、流式查询及复杂查询，比如开箱即用的机器学习算法。同时，用户可以在同一个工作流中无缝地搭配这些能力，应用十分灵活。Spark 核心部分的代码为 63 个 Scala 文件，非常的轻量级。并且允许 Java、Scala、Python 开发者在自己熟悉的语言环境下进行工作，通过建立在Java、Scala、Python、SQL(应对交互式查询)的标准 API 以方便各行各业使用，同时还包括大量开箱即用的机器学习库。它自带 80 多个高等级操作符，允许在 Shell中进行交互式查询。即使是新手，也能轻松上手应用。3、兼容竞争对手Spark 可以独立运行，除了可以运行在当下的 YARN 集群管理外，还可以读取已有的任何 Hadoop 数据。它可以运行在任何 Hadoop 数据源上，比如 HBase、HDFS 等。有了这个特性，让那些想从 Hadoop 应用迁移到 Spark 上的用户方便了很多。Spark 有兼容竞争对手的胸襟，何愁大事不成?4、实时处理性能非凡MapRece 更 加 适 合 处 理 离 线 数 据( 当 然， 在 YARN 之 后，Hadoop也可以借助其他工具进行流式计算)。Spark 很好地支持实时的流计算，依赖Spark Streaming 对数据进行实时处理。Spark Streaming 具备功能强大的 API，允许用户快速开发流应用程序。而且不像其他的流解决方案，比如Storm，Spark Streaming 无须额外的代码和配置，就可以做大量的恢复和交付工作。5、社区贡献力量巨大从 Spark 的版本演化来看，足以说明这个平台旺盛的生命力及社区的活跃度。尤其自 2013 年以来，Spark 一度进入高速发展期，代码库提交与社区活跃度都有显著增长。以活跃度论，Spark 在所有的 Apache 基金会开源项目中位列前三，相较于其他大数据平台或框架而言，Spark 的代码库最为活跃。Spark 非常重视社区活动，组织也极为规范，会定期或不定期地举行与 Spark相关的会议。会议分为两种 ：一种是 Spark Summit，影响力极大，可谓全球 Spark顶尖技术人员的峰会，目前已于 2013—2015 年在 San Francisco 连续召开了三届Summit 大会 ;另一种是 Spark 社区不定期地在全球各地召开的小型 Meetup 活动。Spark Meetup 也会在我国的一些大城市定期召开，比如北京、深圳、西安等地，读者可以关注当地的微信公众号进行参与。Spark 的适用场景从大数据处理需求来看，大数据的业务大概可以分为以下三类 ：(1)复杂的批量数据处理，通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间。(2)基于历史数据的交互式查询，通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间。(3)基于实时数据流的数据处理，通常的时间跨度在数百毫秒到数秒之间。目前已有很多相对成熟的开源和商业软件来处理以上三种情景 ：第一种业务，可以利用 MapRece 来进行批量数据处理 ;第二种业务，可以用 Impala 来进行交互式查询 ;对于第三种流式数据处理，可以想到专业的流数据处理工具Storm。但是这里有一个很重要的问题 ：对于大多数互联网公司来说，一般会同时遇到以上三种情景，如果采用不同的处理技术来面对这三种情景，那么这三种情景的输入/ 输出数据无法无缝共享，它们之间可能需要进行格式转换，并且每个开源软件都需要一支开发和维护团队，从而提高了成本。另外一个不便之处就是，在同一个集群中对各个系统协调资源分配比较困难。那么，有没有一种软件可以同时处理以上三种情景呢? Spark 就可以，或者说有这样的潜力。Spark 同时支持复杂的批处理、互操作和流计算，而且兼容支持HDFS 和 Amazon S3 等分布式文件系统，可以部署在 YARN 和 Mesos 等流行的集群资源管理器上。从 Spark 的设计理念(基于内存的迭代计算框架)出发，其最适合有迭代运算的或者需要多次操作特定数据集的应用场合。并且迭代次数越多，读取的数据量越大，Spark 的应用效果就越明显。因此，对于机器学习之类的“迭代式”应用，Spark 可谓拿手好戏，要比 Hadoop MapRece 快数十倍。另外，Spark Streaming因为内存存储中间数据的特性，处理速度非常快，也可以应用于需要实时处理大数据的场合。当然，Spark 也有不适用的场合。对于那种异步细粒度更新状态的应用，例如 Web 服务的存储或增量的 Web 爬虫和索引，也就是对于那种增量修改的应用模型不适合。Spark 也不适合做超级大的数据量的处理，这里所说的“超级大”是相对于这个集群的内存容量而言的，因为 Spark 要将数据存储在内存中。一般来说，10TB 以上(单次分析)的数据就可以算是“超级大”的数据了。一般来说，对于中小企业的数据中心而言，在单次计算的数据量不大的情况下，Spark 都是很好的选择。另外，Spark 也不适合应用于混合的云计算平台，因为混合的云计算平台的网络传输是很大的问题，即便有专属的宽带在云端 Cluster和本地 Cluster 之间传输数据，相比内存读取速度来说，依然不抵。