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大數(shù)據(jù)系統(tǒng)包括哪些

RG15206629988 ? 來(lái)源:行業(yè)學(xué)習(xí)與研究 ? 2023-02-16 18:24 ? 次閱讀
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目前,主流的大數(shù)據(jù)平臺(tái)包括:Hadoop、Spark。

Hadoop是分布式(根據(jù)網(wǎng)絡(luò)資料理解:分布式與集中式相對(duì)應(yīng),對(duì)于大量數(shù)據(jù)計(jì)算,集中于一臺(tái)計(jì)算機(jī)中計(jì)算需耗費(fèi)較長(zhǎng)時(shí)間,通過(guò)將計(jì)算分布于多個(gè)計(jì)算機(jī),節(jié)約整體計(jì)算時(shí)間)系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。Hadoop的兩個(gè)功能包括:數(shù)據(jù)存儲(chǔ)(HDFS)、數(shù)據(jù)處理(MapReduce)。

Spark是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的快速通用計(jì)算引擎。Spark不提供文件管理系統(tǒng),沒(méi)有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能;Spark的數(shù)據(jù)計(jì)算基于內(nèi)存實(shí)現(xiàn),數(shù)據(jù)處理速度快。

一、HDFS(分布式文件存儲(chǔ))

數(shù)據(jù)通過(guò)HDFS放置于一個(gè)Hadoop集群中,Hadoop集群通常由幾臺(tái)至上千臺(tái)的計(jì)算機(jī)組成。根據(jù)課程介紹理解,百度公司最大的Hadoop集群已超過(guò)4000臺(tái)計(jì)算機(jī)。

數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)于HDFS前,被分割成若干數(shù)據(jù)塊,每個(gè)數(shù)據(jù)塊儲(chǔ)存于一臺(tái)計(jì)算機(jī)中。不同Hadoop版本所分割的數(shù)據(jù)塊大小不同,Hadoop1.0版本中數(shù)據(jù)塊大小為64MB,Hadoop2.0版本中數(shù)據(jù)塊大小為128MB。Hadoop也可以設(shè)置數(shù)據(jù)塊大?。ê瑐€(gè)人理解)。

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圖片來(lái)源:學(xué)堂在線《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》

二、MapReduce(分布式數(shù)據(jù)處理架構(gòu))

MapReduce是分布式計(jì)算框架。開(kāi)發(fā)人員在運(yùn)用MapReduce處理數(shù)據(jù)時(shí),MapReduce將指定某一Map函數(shù),將一組鍵值對(duì)(根據(jù)網(wǎng)絡(luò)資料理解:鍵值對(duì)可以根據(jù)一個(gè)值獲得對(duì)應(yīng)的一個(gè)值)映射成一組新的鍵值對(duì),并指定并發(fā)的Reduce函數(shù),保證所有Map函數(shù)映射的結(jié)果可以進(jìn)行Reduce規(guī)約(根據(jù)網(wǎng)絡(luò)資料理解:通過(guò)某一連接動(dòng)作將所有元素匯總為一個(gè)結(jié)果的過(guò)程)運(yùn)算。

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圖片來(lái)源:學(xué)堂在線《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》

在運(yùn)用MapReduce框架編寫(xiě)計(jì)算機(jī)程序時(shí),開(kāi)發(fā)人員只需考慮業(yè)務(wù)邏輯,不需考慮并行管理。

三、MapReduce的WordCount示例

WordCount是統(tǒng)計(jì)文件夾所有文本中某一詞出現(xiàn)的次數(shù)。

其中,WordCount的Map函數(shù)程序代碼如下:

Map(K, V){

For each word w in V

Collect(w,1);

}

WordCount的Map函數(shù)中的K代表文本中的詞,WordCount的Map函數(shù)的功能是將文本中的每個(gè)詞與1建立鍵值對(duì),即每個(gè)詞對(duì)應(yīng)一個(gè)“1”。

WordCount的Reduce函數(shù)程序代碼如下:

Reduce(K.V[]){

int count=0;

For each v in V

count+= v;

Collect(K,count);

}

WordCount的Reduce函數(shù)將經(jīng)過(guò)WordCount的Map函數(shù)處理的相同詞對(duì)應(yīng)的“1”求和,得出某一詞的出現(xiàn)的次數(shù)。

該WordCount示例中,Map和Reduce函數(shù)的具體運(yùn)行如圖一所示:

首先,所有數(shù)據(jù)被整理成單行數(shù)據(jù),圖一流程圖中具有三個(gè)節(jié)點(diǎn)(個(gè)人理解:節(jié)點(diǎn)可被認(rèn)為是計(jì)算機(jī)),圖一中的三行數(shù)據(jù)被分行輸入到三個(gè)節(jié)點(diǎn)中。

然后,Map函數(shù)運(yùn)行,將每個(gè)詞與1建立鍵值對(duì)。

Map函數(shù)運(yùn)行結(jié)束后,Shuffle過(guò)程運(yùn)行,Shuffle過(guò)程是MapReduce內(nèi)設(shè)過(guò)程,可將具有相同詞的鍵值對(duì)中的“1”集合至一個(gè)List(列表)中。如圖一所示,因?yàn)椤癇ear”一詞出現(xiàn)了兩次,所以經(jīng)過(guò)Shuffle過(guò)程后,“Bear”所對(duì)應(yīng)的List為(1,1)。

最后,Reduce函數(shù)運(yùn)行,將Shuffle過(guò)程所生成的List求和,完成對(duì)某一詞出現(xiàn)的次數(shù)統(tǒng)計(jì)。

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圖一,圖片來(lái)源:學(xué)堂在線《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》





審核編輯:劉清

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原文標(biāo)題:大數(shù)據(jù)相關(guān)介紹(9)——大數(shù)據(jù)系統(tǒng)(上)

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