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TA贡献2003条经验 获得超2个赞
感觉现在各个公司使用Hadoop的方式都不一样,主要我觉得有两种吧。
第一种是long running cluster形式,比如Yahoo,不要小看这个好像已经没什么存在感的公司,Yahoo可是Hadoop的元老之一。这种就是建立一个Data Center,然后有几个上千Node的Hadoop Cluster一直在运行。比较早期进入Big Data领域的公司一般都在使用或者使用过这种方式。
另一种是只使用MapReduce类型。毕竟现在是Cloud时代,比如AWS的Elastic MapReduce。这种是把数据存在别的更便宜的地方,比如s3,自己的data center, sql database等等,需要分析数据的时候开启一个Hadoop Cluster,Hive/Pig/Spark/Presto/Java分析完了就关掉。不用自己做Admin的工作,方便简洁。
所以个人如果要学Hadoop的话我也建议第二种,AWS有免费试用时间(但是EMR并不免费,所以不要建了几千个Node一个月后发现破产了),可以在这上面学习。最重要的是你可以尝试各种不同的配置对于任务的影响,比如不同的版本,不同的container size,memory大小等等,这对于学习Spark非常有帮助。
总的来说Hadoop适合应用于大数据存储和大数据分析的应用,适合于服务器几千台到几万台的集群运行,支持PB级的存储容量。Hadoop典型应用有:搜索、日志处理、推荐系统、数据分析、视频图像分析、数据保存等。
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