好程序员大数据培训分享 Hadoop 怎样处理数据？ Hadoop 在大数据平台的开发上，无疑是很多企业的第一选择，国内的华为、阿里、腾讯，国外的 Facebook 、亚马逊，都是基于 Hadoop 来开发自己的大数据平台，这也说明， Hadoop 作为大数据平台是比较成熟可靠的。那么 Hadoop 怎样处理数据？下面和大家详细了解一下。
大数据其实主要涉及到的是分布式计算功能，目前主要的分布式计算系统，包括Hadoop 、 Spark 和 Strom 三者。
Hadoop 是当前的大数据管理标准之一，在商业运用上做得非常好，可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。
而Spark ，采取的是内存计算，允许将数据载入内存作反复查询，此外还融合数据仓库，流处理和图形计算等多种计算范式， Spark 构建在 HDFS 上，能与 Hadoop 很好的结合。
Storm 呢，主要用于大型数据流的分布式实时计算，与 Hadoop 结合，为 Hadoop 带来了可靠的实时数据处理能力。
这三者之间结合起来，Hadoop 在处理数据上就有了很强大的能力，分布式计算、内存计算、实时计算，对于处理大量的数据任务来说， Hadoop 都能轻松解决。
Hadoop 怎样处理数据？ Hadoop 处理数据，主要是基于分布式文件系统 (HDFS) 和分布式计算框架 (MapReduce) 。
HDFS ，分布式文件存储，将将大文件分解为多个 Block ，每个 Block 保存多个副本。提供容错机制，副本丢失或者宕机时自动恢复。将 Block 按照 key-value 映射到内存当中。
MapReduce ，分为 Map 和 Reduce 两个阶段，映射 Map ，将操作映射到集合中的每个文档，然后按照产生的键进行分组，并将产生的键值组成列表放到对应的键中 ;Reduce 则是把列表中的值化简成一个单值，这个值被返回，然后再次进行键分组，直到每个键的列表只有一个值为止。
Hadoop 怎样处理数据？以上就是一个简单的介绍了，对于大数据而言，数据处理是核心， Hadoop 在数据处理技术上已经是相对比较成熟的了，所以才会成为现在大数据平台开发的主流选择。
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