好程序员大数据教程分享Hadoop怎样处理数据？Hadoop在大数据平台的开发上，无疑是很多企业的diyi选择，国内的华为、阿里、腾讯，国外的Facebook、亚马逊，都是基于Hadoop来开发自己的大数据平台，这也说明，Hadoop作为大数据平台是比较成熟可靠的。那么Hadoop怎样处理数据？下面和大家详细了解一下。

　　大数据其实主要涉及到的是分布式计算功能，目前主要的分布式计算系统，包括Hadoop、Spark和Strom三者。

　　Hadoop是当前的大数据管理标准之一，在商业运用上做得非常好，可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。

　　而Spark，采取的是内存计算，允许将数据载入内存作反复查询，此外还融合数据仓库，流处理和图形计算等多种计算范式，Spark构建在HDFS上，能与Hadoop很好的结合。

　　Storm呢，主要用于大型数据流的分布式实时计算，与Hadoop结合，为Hadoop带来了可靠的实时数据处理能力。

　　这三者之间结合起来，Hadoop在处理数据上就有了很强大的能力，分布式计算、内存计算、实时计算，对于处理大量的数据任务来说，Hadoop都能轻松解决。

　　Hadoop怎样处理数据？Hadoop处理数据，主要是基于分布式文件系统(HDFS)和分布式计算框架(MapReduce)。

　　HDFS，分布式文件存储，将将大文件分解为多个Block，每个Block保存多个副本。提供容错机制，副本丢失或者宕机时自动恢复。将Block按照key-value映射到内存当中。

　　MapReduce，分为Map和Reduce两个阶段，映射Map，将操作映射到集合中的每个文档，然后按照产生的键进行分组，并将产生的键值组成列表放到对应的键中;Reduce则是把列表中的值化简成一个单值，这个值被返回，然后再次进行键分组，直到每个键的列表只有一个值为止。

　　Hadoop怎样处理数据？以上就是一个简单的介绍了，对于大数据而言，数据处理是核心，Hadoop在数据处理技术上已经是相对比较成熟的了，所以才会成为现在大数据平台开发的主流选择。