为什么大数据要学Hadoop？

现如今，大数据不说人人皆知，但是确实是在人们的日常生活当中占据着越来越重要的位置，我们衣食住行的方方面面，都在不断产生着各式各样的数据。而要实现对大数据的处理，需要大数据技术的支持，比如说Hadoop。今天海牛大数据就来和大家聊聊为什么大数据要学Hadoop？

本质上来说，正是因为Hadoop技术框架的成熟，才使得大数据处理能够实现在行业当中的落地，大数据的早期落地尝试，基本上都是基于Hadoop框架搭建起来的，即使是到了现在，Hadoop仍然在其中占据着不可替代的位置。

根据大数据的定义来说，大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，数据规模大、数据格式多样化、数据新增快，具备这样特征的大数据，正是Hadoop的出现才解决了难题。

Hadoop实现了在大量计算机组成的集群中对海量数据进行处理，通过分布式文件系统实现分布式存储，通过分布式计算框架实现分布式计算，使得大规模数据处理成为可能。

分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS，具有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。

分布式计算框架MapReduce，将数据计算任务分为map和reduce两个阶段，分而治之，随着数据规模的增大，只需要增加相应的节点，就能实现对更大规模数据的处理。

为什么大数据要学Hadoop？大数据就是大量的海量的数据，面对这些海量数据传统的数据存储方式已经无法满足需求，而Hadoop的出现，正是为处理大规模数据而生。在大数据处理上，Hadoop并非是唯一的分布式处理架构，但是对于大部分的企业来说，基于Hadoop已经能够满足绝大部分的数据需求，因此才会成为现在的主流选择。

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