江南体育官网_如何利用大数据技术优化网络信息中的数据存储成本

　　Hadoop是目前大数据分析领域中应用最广泛的一种分布式架构如何利用大数据技术优化网络信息中的数据存储成本，而经过相当长时间的发展如何利用大数据技术优化网络信息中的数据存储成本，Hadoop在功能上也越来越成熟。那么下面如何利用大数据技术优化网络信息中的数据存储成本我们一起来看一下关于Hadoop的过去、现在和未来的趋势吧。

　　1、Hadoop是什么

　　Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下江南体育，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。另Hadoop作为处理海量数据最常用的方法，Hadoop的核心是Map和Reduce，也就是将一个庞大的任务进行分解，然后再将结果进行汇总江南体育。但经过10年发展，Hadoop的功能早已不是MapReduce这么简单。今天的Hadoop是分布式计算所涉及的计算、存储、文件系统、网络、安全、负载均衡、管理等一系列软件方法的合集。也正是由于其完整性和成熟度，今天的Hadoop虽然面临Spark等新兴技术的竞争，却仍是分布式计算领域不可或缺的基础和前提。

　　2、Hadoop成功基础

　　Hadoop无疑是Apache基金会中最引人注目和最庞大的顶级项目之一。由于Hadoop定义了分布式计算的方方面面，因此日常的代码提交量也非常巨大。而在海量的代码见决定Hadoop未来走向的则是一个接近百人的评审委员会。

　　DougCutting表示如何利用大数据技术优化网络信息中的数据存储成本：评审委员会的成员来自各个领域，他们有IT企业中的技术达人、有相关学科的大学教授、有应用专家、更有单纯的技术爱好者。而在这个庞大的评审委员会中，所有成员均拥有“一票否决权”。虽然委员们各自有不同的背景甚至公司利益，但在委员会中，所有人的投票都是相当慎重的。投票所考虑的核心因素只有一个，那就是Hadoop未来的发展。而任何否决票的出现也必须给出技术上的合理解释。

　　可以说，Hadoop与Apache基金会的其他项目一样，由于有越来越多Cloudera这样的开源企业源源不断的将自己的创新和Debug回馈给整个社区以及优秀的委员会机制，Hadoop在今天仍保持着相当旺盛的生命力。

　　总结Hadoop过去的成功无非两点：一是从技术上开创了分布式计算时代，二是Apache基金会和Hadoop项目开放、合作、共享的管理理念。

　　3、Hadoop的未来是怎样的

　　与商业领域一样，技术同样面临竞争。在很多人看来，Hadoop目前最大的竞争对手正是非常火爆的Spark。对此，DougCutting表示：Spark的确在MapReduce方面相比Hadoop拥有更大的性能优势。但Hadoop本身还包括分布式文件系统和任务调度、规划等众多功能;而这些则是Spark所没有的。作为开源技术，Hadoop和Spark都是模块化开发的。这也就意味着他们是可以相互融合，一起使用的。

　　在未来，如何利用大数据技术优化网络信息中的数据存储成本我们很可能看到Spark取代了Hadoop中的MapReduce模块，但分布式计算系统中的存储和等功能仍需要Hadoop来实现。换句话说，Hadoop与Spark之争实际是个伪命题，同样是大数据分析技术，他们的未来应该是融合和协作。

　　最后大数据的故事才刚刚开始，从行业整体的发展来看，人类只是刚刚意识到了大数据的重要性，而大数据技术本身的发展和完善仍需要相当长的时间。想要了解更多关于Hadoop的新闻资讯，请关注蓝鸥上海官网。蓝鸥Java培训课程可申请免费两周的试听，试听期间不收费，课程试听申请联系：021-37652263，15800649059（沈老师） QQ:2161519036 https://www.lanou3g.com/