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Hadoop大数据技术简介.docx
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Hadoop 大数据技术简介
Hadoop 技术简介
目 录
1
2
传统数据库瓶颈.......................................................................................................................1
HADOOP 大数据技术简介........................................................................................................2
2.1 H
ADOOP
的关键技术................................................................................................................... 3
2.2 H
ADOOP
的一些特点................................................................................................................... 4
2.3 H
ADOOP
的商用化....................................................................................................................... 5
3
4
HADOOP 在国内外的应用案例 ................................................................................................5
HADOOP 大数据技术优势........................................................................................................6
4.1
4.2
4.3
4.4
4.5
弹性扩展............................................................................................................................... 6
数据量,高性能 ...................................................................................................................7
低维护要求........................................................................................................................... 7
经济性................................................................................................................................... 7
灵活的数据模型 ...................................................................................................................7
5
6
传统数据库与大数据技术比对 ................................................................................................8
关键技术总结...........................................................................................................................9
~ II ~
Hadoop 技术简介
1 传统数据库瓶颈
传统数据库具有不错的性能,高稳定性,使用简单,功能强大,在过去的40
年中很好的满足了用户对数据存储的需求,积累了大量的成功案例。但是随着数
据量的增长,传统数据库在应付很多问题时已经开始力不从心,暴露了很多难以
克服的问题,例如:
1)High Performance –数据高并发读写
例如,web2.0 网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信
息,所以基本上无法使用动态页面静态化技术,因此数据库并发负载非常高,往
往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次 SQL 查询还勉强顶得住,
但是应付上万次 SQL 写数据请求,硬盘 IO 就已经无法承受了。
2)Huge storage –海量数据的高效率存储和访问
对于大型的 SNS 网站,每天用户产生海量的用户动态,某些大型 web 网站的
用户登录系统的记录往往能够达到上亿条,对于关系数据库来说,在上亿条记录
的表里面进行 SQL 查询,效率是极其低下乃至不可忍受的。
3)High Scalabilty&& High Availabilty 数据库高可扩展性和高可用性
在基于 web 的架构当中,数据库是最难进行横向扩展的,当一个应用系统的
用户量和访问量与日俱增的时候,数据库却没有办法像 web server 和 app server
那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需
要提供 24 小时不间断服务的网站来说,对数据库系统进行升级和扩展是非常痛
苦的事情,往往需要停机维护和数据迁移,除了上述列举的 3 个问题,传统数据
库本身的部分优势却在大数据情况下无用武之地。例如:
4)关系数据库事务一致性需求
很多实时系统并不要求严格的数据库事务,对读一致性要求很低,甚至有些
场合对写一致性的要求也不高。
~ 1 ~
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春哥111
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