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现在好像大家都在讲 大数据 云计算 hadopp .那么hadoop究竟能做些什么呢?
网上的资料大多是这么写的： 一个
分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个
分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高
容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问
应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
看的人云里雾里,根本不知道在说什么.
其实说穿了. Hadoop就是一个分布式计算的解决方案而已.
设想一下这样的应用场景. 我有一个100M 的数据库备份的sql 文件.我现在想在不导入到数据库的情况下直接用grep操作通过正则过滤出我想要的内容
例如：某个表中 含有相同关键字的记录
那么有几种方式,一种是直接用linux的命令 grep 还有一种就是通过编程来读取文件,然后对每行数据进行正则匹配得到结果
好了 现在是100M 的数据库备份.上述两种方法都可以轻松应对.
那么如果是1G , 1T 甚至 1PB 的数据呢 ,上面2种方法还能行得通吗？ 答案是不能.毕竟单台服务器的性能总有其上限.那么对于这种 超大数据文件怎么得到我们想要的结果呢？
有种方法 就是分布式计算, 分布式计算的核心就在于 利用分布式算法 把运行在单台机器上的程序扩展到多台机器上并行运行.从而使数据处理能力成倍增加.但是这种分布式计算一般对编程人员要求很高,而且对服务器也有要求.导致了成本变得非常高.
Haddop 就是为了解决这个问题诞生的.Haddop 可以很轻易的把 很多linux的廉价pc 组成 分布式结点,然后编程人员也不需要知道分布式算法之类,只需要根据mapreduce的规则定义好接口方法,剩下的就交给Haddop. 它会自动把相关的计算分布到各个结点上去,然后得出结果.
例如上述的例子 ： Hadoop 要做的事 首先把 1PB的数据文件导入到 HDFS中, 然后编程人员定义好 map和reduce, 也就是把文件的行定义为key,每行的内容定义为value , 然后进行正则匹配,匹配成功则把结果 通过reduce聚合起来返回.Hadoop 就会把这个程序分布到N 个结点去并行的操作.
那么原本可能需要计算好几天,在有了足够多的结点之后就可以把时间缩小到几小时之内.
这也就是所谓的 大数据 云计算了.如果还是不懂的话再举个简单的例子
比如 1亿个 1 相加 得出计算结果, 我们很轻易知道结果是 1亿.但是计算机不知道.那么单台计算机处理的方式做一个一亿次的循环每次结果+1
那么分布式的处理方式则变成 我用 1万台 计算机,每个计算机只需要计算 1万个 1 相加 然后再有一台计算机把 1万台计算机得到的结果再相加
从而得到最后的结果.
理论上讲, 计算速度就提高了 1万倍. 当然上面可能是一个不恰当的例子.但所谓分布式,大数据,云计算 大抵也就是这么回事了.
国内就是喜欢炒概念,不喜欢解决实际问题.