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随着互联网的不断发展，通过大数据技术来实现企业发展指导已经成为趋势，而今天我们就一起来了解一下，基于Hadoop的数据中心的好处是什么。
什么是Hadoop?
Hadoop是一个开源软件框架，用于存储大量数据，并发处理/查询在具有多个商用硬件(即低成本硬件)节点的集群上的那些数据。总之，Hadoop包括以下内容：
HDFS(HadoopDistributedFileSystem，Hadoop分布式文件系统)：HDFS允许你以一种分布式和冗余的方式存储大量数据。例如，1GB(即1024MB)文本文件可以拆分为16*128MB文件，并存储在Hadoop集群中的8个不同节点上。每个分裂可以复制3次，以实现容错，以便如果1个节点故障的话，也有备份。HDFS适用于顺序的“一次写入、多次读取”的类型访问。
基于Hadoop的数据中心的好处是什么?
随着数据量和复杂性的增加，提高了整体SLA(即服务水平协议)。例如，“SharedNothing”架构，并行处理，内存密集型处理框架，如Spark和Impala，以及YARN容量调度程序中的资源抢占。
缩放数据仓库可能会很昂贵。添加额外的硬件容量以及获取数据仓库工具的许可证可能会显著增加成本。基于Hadoop的解决方案不仅在商品硬件节点和开源工具方面更便宜，而且还可以通过将数据转换卸载到Hadoop工具(如Spark和Impala)来补足数据仓库解决方案，从而更高效地并行处理大数据。这也将释放数据仓库资源。
探索新的渠道和线索。Hadoop可以为数据科学家提供探索性的沙盒，以从社交媒体，日志文件，电子邮件等地方发现潜在的有价值的数据，这些数据通常在数据仓库中不可得。
更好的灵活性。通常业务需求的改变，也需要对架构和报告进行更改。基于Hadoop的解决方案不仅可以灵活地处理不断发展的模式，还可以处理来自不同来源，如社交媒体，应用程序日志文件，image，PDF和文档文件的半结构化和非结构化数据。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。
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