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大数据处理框架：Hadoop：大数据与 Hadoop 简介

1 大数据与 Hadoop 概述

1.1 大数据的定义与特征

大数据是指无法用传统数据处理应用软件来处理的、具有海量、高速、多

样性的数据集合。其特征通常被概括为“4V”：

� Volume（大量）：数据量巨大，可能达到 PB 甚至 EB 级别。

� Velocity（高速）：数据生成和处理速度非常快，可能需要实时处

理。

� Variety（多样）：数据类型多样，包括结构化、半结构化和非结构

化数据。

� Value（价值）：从大数据中提取有价值的信息，但价值密度可能

较低。

1.1.1 示例：大数据处理场景

假设一家电商公司每天产生数百万条交易记录，每条记录包含用户 ID、商

品 ID、购买时间、购买数量等信息。为了分析用户购买行为，需要处理这些数

据以提取有价值的信息，如用户偏好、热销商品等。使用 Hadoop 可以高效地

处理这些数据。

#

示例代码：使用

Hadoop MapReduce

处理电商交易数据

# Map

函数：将交易记录转换为（商品

ID

，购买数量）的键值对

def map_function(line):

fields = line.split(',')

product_id = fields[1]

quantity = int(fields[3])

yield product_id, quantity

# Reduce

函数：计算每个商品的总购买数量

def reduce_function(key, values):

total_quantity = sum(values)

yield key, total_quantity

1.2 Hadoop 的历史与发展

Hadoop 最初由 Doug Cutting 和 Mike Cafarella 在 2005 年开发，灵感来源于

Google 的 MapReduce 论文和 Google 文件系统（GFS）论文。Hadoop 的核心是

HDFS（Hadoop Distributed File System）和 MapReduce，它们分别用于存储和处

理大数据。

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