"基于Hadoop的大数据处理关键技术综述：原理、体系架构与核心设计"

–数据量的快速增长导致系统的快速扩展：很多时候需要动态添加和删除节点以满足系统需求•Resilience –数据的高可靠性和容错性：大数据的处理需求往往对系统的高可靠性和容错性提出了挑战 •Big Data Market Analysis  IDC：大数据市场规模MS（Mega Scale）:$1M+ = ExaScale?EB(Zeta/Bronto)=10^18 PB(Yotta)=10^15 TB=10^12 GB=10^9 MB=10^6 KB=10^3 B=1 Byte1010-1全球每年创造10ZB数据The zettabyte is a multiple of the unitbytefor digital information. The prefix zetta indicates multiplication by the seventh po……•2009Years ACME people check 7Trillion www ACME People search 60MillionCompare: EBay 2008 100Billion, Google 100Billion!!•IBM DB2 InfoSphere Warehouse –12.7x, 4.5M32n72x 华盛顿邮报数据量每天10PB 剩余数据量120PB！•大众搜 日数据峰值10000q/sec•大数据处理的技术关键世界十大网站58% •Moore ’s Law 摩尔定律 单位 价格 性能： 1次$1 2次$05 3次$35 4次$70TOP . 10 GAFATA GOOGLE AppleFacebookAlibabaTencentAmazon Baidu MS-tencentFlickr-Yahoo-亚马逊百度、google、facebook、百度、googleSlide24几个世界十大网站 Slide13世界分支机构(排名？ 住址 ）-搜搜-google- -某某的-（谷歌表有优先级）15个结果或直接生成pdf (100~1000次， 查重，在 大数据新闻库？)Slide2(LIST YOUR ASSETS WITH OPTIONS)地位一极其-规模经销商-商人进入市场-计算 （环境有刷 DEFSepSchTabArrayFunctionIndia: x=100, y=2 [],z=logical, q=trans[china: x=10000,11……赛门铁克 key role chain•大数据技术  Hadoop的优点• 成本低廉• 高可靠性和容错性 • 高扩展性• 高效性• 适用于海量非结构化数据的存储和处理  Hadoop体系架构• Hadoop分布式存储(HDFS)• Hadoop分布式计算(MapReduce)• Hadoop资源管理(YARN)  Hadoop核心设计• MapReduce：用于大数据分析计算的编程模型• HDFS：分布式文件系统，用于大规模数据的存储和管理 • 2015.6.15基于Hadoop的大数据处理关键技术综述 通过对"基于Hadoop的大数据处理关键技术综述.pptx"的内容进行综述，可以得到如下结论： 大数据背景介绍包括了对定义、特点以及大数据对系统的需求的探讨。大数据的特点包括高性能、海量存储、高可扩展性和高可靠性等，这些特点决定了大数据处理系统需要具备相应的技术支持。此外，大数据和云计算之间有着密切的关系，云计算为大数据的存储和计算提供了便利的基础。 在大数据市场分析中，提到了大数据市场规模的巨大潜力和增长空间，以及一些知名企业在大数据领域的投入和成果。大数据的处理需要面临诸多技术挑战，需要不断创新和进步。 Hadoop作为一种大数据处理的关键技术，具有低成本、高可靠性、高扩展性和高效性等优点。其体系架构包括HDFS、MapReduce和YARN等组件，其中MapReduce和HDFS作为Hadoop的核心设计，发挥着重要的作用。 综上所述，通过学习和了解基于Hadoop的大数据处理关键技术，可以更好地把握大数据处理的前沿技术和发展趋势，为大数据应用与发展提供更加坚实的技朧基础。