Hadoop大数据处理框架

分布式架构的 Hadoop，大数据真的是一把好手。体量大、类型杂、更新快、价值密度低？它都能搞定。你只要把数据往集群里一塞，剩下的事就交给 HDFS、MapReduce 和 YARN，嗯，真的省心不少。

传统数据库在 TB 级以上就开始吃力了，性能一下子掉下去。但Hadoop不一样，它天生就为大规模数据准备的。支持Linux、Windows这些平台也没问题，跑在普通的X86 硬件上也挺稳。配置完一套，用起来还是蛮爽的。

HDFS负责存数据，按块分，分布存放；MapReduce负责算，写好逻辑后它自动并行执行；YARN则是个资源管家，任务调度也靠它。整个系统配合得还不错，是2.x 版本之后，引入 YARN 后灵活性大大提升。

如果你数据类型比较复杂，像图片、视频、日志这类非结构化数据，Hadoop 也能，只是你要配合Hive、HBase这些工具一起用。要理解非结构化内容，嗯，还得靠机器学习那一套。

想深入的话，可以看看这几篇文章，还挺实用的：大数据仓库、4Hive– 基于 HADOOP 的数据仓库、结构化数据和非结构化数据。

如果你正好在折腾大数据，尤其要 PB 级数据，Hadoop 这套方案真挺值得一试的。别忘了去看看Hadoop 官网，文档写得还不错，新手也能看懂。