Hadoop：大数据技术平台的分布式存储与计算特性

Hadoop调研笔记深入探讨了大数据技术在解决海量数据管理和处理中的重要角色，特别是针对光伏电站等场景中的数据查询与分析需求。Hadoop作为一个分布式存储和计算平台，其核心技术包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce，这两个组件分别负责数据的分布式存储和并行计算。 Hadoop的优势主要体现在以下几个方面： 1. 低成本：Hadoop利用普通PC服务器集群进行分布式工作，降低了硬件投入，能够支持大规模节点，节省了硬件资源和运维成本。 2. 高效性：Hadoop的并发处理能力使其在接收到数据请求时能迅速响应，提高了数据处理速度。 3. 可靠性：通过分布式存储，Hadoop自动备份数据副本，确保数据安全，即使单个节点故障，也能自动恢复计算任务。 4. 扩展性：随着业务增长，Hadoop能够无缝地扩展到更多的集群节点，以满足不断增长的数据处理需求。 安装Hadoop的方式主要有三种：本地、伪分布和集群安装，根据实际环境选择合适的部署策略。 Hadoop适用于以下场景： - 大文件处理：支持处理数百MB甚至数百TB的大型文件。 - 流式数据访问：适用于一次写入多次读取的数据处理模式。 - 商业级硬件：适合硬件故障率较高的场景，提供高容错性。 然而，Hadoop并非在所有场景下都是最佳选择，它有以下局限性： - 低延迟数据访问：Hadoop注重大吞吐量而非低延迟，对于对实时性有高要求的应用，可能需要考虑其他技术如HBase。 - 大量小文件：Hadoop对小文件的支持有限，大量小文件可能导致NameNode内存压力增大。 - 多用户写入/修改：Hadoop目前不支持多用户同时写入或随意修改文件，每次写入只能追加到文件末尾。 在大数据业务场景中，Hadoop在分析、报表生成、日志处理等领域广泛应用，尤其是在处理大规模数据挖掘和批量处理任务时展现出强大的优势。通过合理的架构设计和使用Hadoop生态系统中的工具（如Hive、Pig等），企业能够有效地应对大数据时代的挑战。