基于Hadoop的大数据应用分析
基于Hadoop的大数据分析和处理技术研究
基于Hadoop的大数据分析和处理技术研究一、引言随着互联网的快速发展和智能化技术的不断进步，大数据已经成为当今社会中不可或缺的重要资源。
大数据的分析和处理对于企业决策、市场营销、科学研究等领域都具有重要意义。
而Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，为大数据的存储和处理提供了有效的解决方案。
本文将围绕基于Hadoop的大数据分析和处理技术展开深入研究。
二、Hadoop技术概述Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，主要用于存储和处理大规模数据集。
其核心包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算模型。
HDFS用于存储大规模数据，而MapReduce则用于并行处理这些数据。
除此之外，Hadoop生态系统还包括了许多其他组件，如YARN、HBase、Hive等，为用户提供了更加全面的大数据解决方案。
三、大数据分析与处理技术1. 数据采集与清洗在进行大数据分析之前，首先需要进行数据采集和清洗工作。
数据采集是指从各种数据源中收集原始数据，而数据清洗则是对这些原始数据进行去重、去噪声、填充缺失值等预处理工作，以确保数据的质量和完整性。
2. 数据存储与管理Hadoop的HDFS提供了高可靠性、高扩展性的分布式文件存储系统，可以存储PB级别甚至更大规模的数据。
同时，HBase等组件也提供了NoSQL数据库的支持，为用户提供了更加灵活的数据管理方式。
3. 数据处理与计算MapReduce是Hadoop中用于并行计算的编程模型，通过将任务分解成Map和Reduce两个阶段来实现并行计算。
用户可以编写自定义的MapReduce程序来实现各种复杂的数据处理任务，如排序、聚合、过滤等。
4. 数据分析与挖掘除了基本的数据处理功能外，Hadoop还提供了丰富的数据分析和挖掘工具，如Pig、Hive、Spark等。
这些工具可以帮助用户进行更加复杂和深入的数据分析工作，从而发现隐藏在海量数据背后的有价值信息。
基于Hadoop的大数据分析应用开发平台的设计与实现的开题报告
基于Hadoop的大数据分析应用开发平台的设计与实现的开题报告一、选题背景随着时代的发展和技术的进步，数据量呈现爆发式增长。
如何高效地存储、处理和分析这些海量数据，已成为当前互联网领域的重要问题。
Hadoop是一个开源的分布式框架，可以以低成本和高效率处理大规模的数据集，具有高可扩展性、高可靠性、高可用性等优点。
与此同时，Hadoop已成为大数据分析的重要工具，广泛应用于Web搜索、社交网络、金融服务、医疗保健和政府等领域。
然而，Hadoop的学习和使用周期较长，缺乏相关开发平台的支持，导致用户难以快速上手和应用。
因此，本文旨在设计和实现一种基于Hadoop的大数据分析应用开发平台，以便于用户快速上手和应用。
二、研究内容和方法1.研究内容：（1）介绍Hadoop技术及其应用领域，剖析Hadoop的特点、优势和发展趋势；（2）分析Hadoop应用开发中的一些关键问题，如数据读取、数据处理、数据分析、数据可视化等；（3）设计和实现基于Hadoop的大数据分析应用开发平台，包括平台架构设计、应用开发模块、应用测试与优化模块等。
2.研究方法：（1）文献阅读法：对于Hadoop相关技术和应用领域的文献进行系统阅读和分析，了解Hadoop的发展历程、应用场景等方面的信息。
（2）案例分析法：通过对Hadoop应用开发项目的案例分析，掌握其中的关键问题和技术难点，对研究具有指导性和借鉴意义。
（3）实验验证法：基于实验室的数据集，开展Hadoop应用开发的实践操作，对平台进行测试和优化，确保其有效性和可用性。
三、预期研究成果（1）提出基于Hadoop的大数据分析应用开发平台，实现Hadoop 技术的快速上手和应用；（2）设计和实现平台的多个应用开发模块，包括数据读取、数据处理、数据分析、数据可视化等；（3）开展实验验证，验证平台的有效性和可用性。
四、论文结构本文拟分为五个章节：第一章为绪论，介绍研究背景、内容和方法，及预期的研究成果。
基于Hadoop平台的大数据处理与分析
基于Hadoop平台的大数据处理与分析随着互联网时代的到来，数据量呈现出惊人的增长，从几十GB增长到百TB、千TB、万TB甚至十万TB，这也是“大数据”这一概念被提出的原因之一。
而如何快速地处理和分析这海量的数据，成为企业、政府、学术方面共同关注的问题。
在此背景下，基于Hadoop平台的大数据处理与分析技术因其方便性、高性能、可扩展性、成本优势等特点，愈发受到人们的青睐和追捧。
一、Hadoop平台简介Hadoop是一个开源的分布式计算平台，由Apache软件基金会进行开发、维护和管理。
该平台主要由两个核心模块组成：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架，它们合起来为大规模数据处理及存储提供了一套完整的解决方案。
在如今的大数据处理领域，Hadoop已经成为了业内最流行的平台之一。
二、Hadoop的优势1. 处理及存储能力强大：Hadoop能够支持PB级别的数据存储和处理，它能够轻松地处理超过10万个节点集群，并具有快速的储存和处理速度，这种能力是传统计算机技术所无法比拟的。
2. 灵活可扩展性：Hadoop基于“单节点不死亡”的原则，如果某台服务器出现故障，系统会自动将任务转移到其他正常的服务器上进行处理，因此它可以轻松地实现集群扩容或者缩容，这种优势是传统计算机系统所无法比拟的。
3. 易于安装和部署：Hadoop的安装和部署相对容易，它可以在各种操作系统上运行，并且可以与各种数据源（如关系型数据库、NoSQL数据库等）无缝连接。
4. 易于使用的API：为了方便开发人员使用该平台进行大数据处理与分析，Hadoop提供了丰富而易于使用的API，因此开发人员可以快速轻松地处理和分析大规模数据。
三、Hadoop的应用场景1. 搜索引擎：搜索引擎是大数据处理中应用最为广泛的领域之一，Hadoop可以轻松处理百亿级别的数据量，对数据进行分析，并生成各种类型的搜索结果，帮助公司或组织更好地利用这些数据。
基于Hadoop平台的大数据分析与应用研究
基于Hadoop平台的大数据分析与应用研究近年来，大数据技术和应用逐渐成为了科技领域中的重点内容之一。
如何使用大数据技术进行有效的数据分析和应用，成为了各种企业和组织所需面临的一个重要问题。
对于这个问题，由于Hadoop平台在大数据领域中的重要作用，应用Hadoop进行大数据分析和应用成为了越来越多人的首选方案。
一、 Hadoop平台的简介Hadoop平台是一个开源的框架，适合分布式存储和处理大规模数据。
Hadoop 平台的名字起源于创始人Doug Cutting的儿子的玩具大象，这个大象还成为了Hadoop的吉祥物。
Hadoop主要包括两个核心组件：Hadoop分布式文件系统HDFS 和MapReduce计算框架。
HDFS是一个分布式的文件系统，它设计用来处理大规模数据并且能够提供高可靠性和高性能的文件系统。
MapReduce是一个分布式计算框架，它由Google的MapReduce思想演化而来。
MapReduce处理大规模数据并行化，使得任务能够在多个计算机集群上并行执行。
二、 Hadoop平台在大数据分析中的应用在大数据分析领域，Hadoop平台具有以下特点：1) 可扩展性。
Hadoop平台能够自动缩放，使得计算变得动态伸缩。
对于新数据和更大的数据集，Hadoop平台能够实现无缝的扩展。
2) 可靠性。
Hadoop平台提供了数据冗余机制，允许存储多个副本。
因此当硬件失败时，数据不会丢失，因为备份数据会被自动提供。
3) 操作简单。
Hadoop平台有很多操作工具，如Hadoop命令行界面和基于Web 的用户界面。
并且因为有许多开发人员在使用Hadoop平台，所以开发社区很大，有大量的资料和教程。
基于Hadoop平台的大数据分析应用包括：1) 日志和网站访问分析。
Hadoop平台可以使用它的数据处理功能来对日志和网站访问数据进行处理和分析。
通过这个分析应用，企业可以更好地了解客户的行为模式，进行更准确的市场营销。
基于Hadoop的大数据技术研究与应用
基于Hadoop的大数据技术研究与应用一、概述随着互联网的迅速发展和普及，大数据已经成为互联网行业中一个不可忽视的重要领域。
如何高效地对大数据进行收集、存储、分析和应用，是当前互联网行业中急需解决的问题。
基于Hadoop的大数据技术在这方面发挥了非常重要的作用，本文将从Hadoop的基本架构、数据存储、数据处理、数据安全等方面对基于Hadoop的大数据技术进行深入研究，并对其应用进行分析。
二、Hadoop基本架构Hadoop的基本架构主要由两个部分组成：HDFS和MapReduce。
其中，HDFS是Hadoop分布式文件系统，用于存储大量数据，具有高可靠性、高扩展性和高容错性等特点。
MapReduce是Hadoop的并行处理框架，用于将大量数据分解为多个小块，并将这些小块分配给不同的计算节点进行处理，最终将处理结果收集起来。
Hadoop中还有一个重要的组件是YARN，即“Yet Another Resource Negotiator”，它用于管理Hadoop的计算资源，包括CPU、内存等。
通过YARN，Hadoop可以更加灵活地利用计算资源，提高计算效率和数据处理速度。
三、数据存储在Hadoop中，数据存储和计算是分开的，数据存储在HDFS 中，而计算则由MapReduce执行。
由于HDFS是一个分布式文件系统，数据可以被分散存储在多个计算节点上，这样可以大大提高数据的可靠性和容错性。
Hadoop中的数据一般都是以键值对（key-value）形式进行存储，这种方式可以更方便地进行数据的查询和处理。
同时，Hadoop还支持多种数据存储格式，如文本、序列化、二进制、JSON、CSV 等，可以根据实际需求选择适合的存储格式。
四、数据处理Hadoop最重要的功能就是数据处理，它通过MapReduce框架实现对大规模数据的分布式处理。
其中，Map阶段主要用于对数据进行拆分和处理，Reduce阶段则用于将各个Map节点处理的结果进行汇总。
基于Hadoop的大数据分析与处理研究
基于Hadoop的大数据分析与处理研究随着互联网的发展，数据量也随之呈现爆炸式的增长。
如何有效的处理这些海量数据是目前亟待解决的问题。
Hadoop作为开源的分布式计算框架，已经成为了大数据处理的主要选择。
本文将着重讲解基于Hadoop的大数据分析与处理研究。
一、Hadoop简介Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要解决的是海量数据的存储和处理问题。
它由Apache基金会开发，拥有自己的文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）和分布式数据处理框架MapReduce。
其中，HDFS主要负责海量数据的分布式存储，而MapReduce则是处理和计算数据的核心模块。
目前，Hadoop已经成为了数据科学家和工程师的标配技能之一。
二、Hadoop的优点1. 可扩展性Hadoop的分布式架构使其可以轻松地扩展到数百个节点。
只要增加更多的服务器，Hadoop就可以根据需要添加更多的计算和存储资源，以满足不断增长的数据需求。
2. 高可靠性Hadoop采用了多个复制副本来存储数据，数据能够在不同的节点上复制多份，一旦出现部分节点宕机的情况，仍可以从其他节点中读取数据，确保数据的高可靠性。
3. 高效性Hadoop通过MapReduce操作，可以非常高效地处理大量的数据。
MapReduce采用了并行计算的方式，将数据划分成多个小任务，并分布到不同的节点上进行计算。
这种方式可以最大限度地利用硬件资源，使计算效率得到了极大的提升。
三、基于Hadoop的大数据分析与处理基于Hadoop的大数据分析主要分为四个步骤：数据采集、数据清洗、数据挖掘和数据可视化。
1. 数据采集在大数据分析过程中，需要先获取海量的数据。
数据的来源可以是开放API、爬虫程序、传感器、日志文件等多种渠道。
2. 数据清洗在数据采集后，需要进行数据清洗。
数据清洗主要是为了提高数据的质量，并去除无用的信息。
数据清洗包括去重、删除错误数据、填补缺失值等操作。
基于Hadoop的大数据处理与分析系统设计与实现
基于Hadoop的大数据处理与分析系统设计与实现一、引言随着互联网的快速发展和智能化技术的不断进步，大数据已经成为当今信息时代的重要组成部分。
大数据处理与分析系统的设计与实现变得愈发重要。
Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理与分析领域。
本文将探讨基于Hadoop的大数据处理与分析系统的设计与实现。
二、Hadoop简介Hadoop是Apache基金会的一个开源项目，主要用于存储和处理大规模数据。
它提供了一个分布式文件系统（HDFS）和一个分布式计算框架（MapReduce），能够有效地处理海量数据。
Hadoop的核心设计理念是将数据分散存储在多台服务器上，并通过并行计算来加速数据处理过程。
三、大数据处理与分析系统架构设计1. 数据采集在大数据处理与分析系统中，首先需要进行数据采集。
数据可以来自各种来源，如传感器、日志文件、数据库等。
通过Hadoop提供的工具和技术，可以将这些数据采集并存储到HDFS中。
2. 数据清洗与预处理由于原始数据可能存在噪音和不完整性，需要对数据进行清洗和预处理。
这包括去除重复数据、填充缺失值、转换数据格式等操作。
Hadoop提供了MapReduce等机制来实现这些操作。
3. 数据存储清洗和预处理后的数据需要进行存储。
HDFS是Hadoop提供的分布式文件系统，具有高容错性和可靠性，适合存储大规模数据。
此外，还可以结合其他存储系统如HBase、Cassandra等进行存储。
4. 数据处理与分析在数据存储完成后，可以利用Hadoop的MapReduce框架进行数据处理与分析。
MapReduce将任务分解成Map和Reduce两个阶段，实现并行计算。
通过编写MapReduce程序，可以实现各种复杂的数据处理和分析操作。
5. 数据可视化最终结果需要以直观的方式呈现给用户。
数据可视化是大数据处理与分析系统中至关重要的一环。
通过工具如Tableau、PowerBI等，可以将处理后的数据以图表、报表等形式展示出来，帮助用户更好地理解和利用数据。
基于Hadoop的大数据分析系统的设计与实现
基于Hadoop的大数据分析系统的设计与实现随着信息化时代的到来，数据量呈爆炸式增长，如何利用这些海量数据来为企业、政府等机构提供更好的服务成为一个热门话题。
而大数据分析技术的产生和发展，为这个问题提供了一个有效的解决方案。
作为其中的代表性技术之一，Hadoop已经成为一款备受欢迎的大数据分析系统。
本文将从设计和实现两个层面来总结分析基于Hadoop的大数据分析系统。
1. 设计1.1 数据的分片Hadoop的一个核心思想就是将数据分成很多块进行处理。
这种方式可以有效增加并行度，减少单个节点处理的压力，提高系统的效率。
分片的大小一般由MapReduce框架中的“块大小(block size)”参数来定义，一般建议设置为128MB到256MB之间。
1.2 数据的存储Hadoop的数据存储一般采用HDFS(分布式文件系统)进行管理，其基本特点是数据分布式存储，副本备份，处理集群与数据存储集群分离，容错性强。
HDFS的数据块默认大小为64MB，每个文件至少存储3个副本（可设置），且这些副本分布在不同的节点上，以保证数据的冗余备份和高可用。
1.3 数据的处理Hadoop采用MapReduce编程模型对数据进行处理。
MapReduce本身是一种分布式计算模型，可以为不同类型的数据提供不同的计算方式。
MapReduce过程包括两个阶段：Map和Reduce。
Map负责将数据进行划分、处理和输出，Reduce则负责合并Map输出结果并输出最终结果。
事实上，Map和Reduce运行的都是相同的代码，但在MapReduce框架中，它们的作用却不同。
1.4 数据的分发Hadoop的一大特点是能够很好地利用分布式式处理来提高数据分析的效率。
在Hadoop的分布式式处理中，数据的分发通常采用Hadoop的YARN（Yet Another Resource Negotiator）来负责完成。
YARN是Hadoop的一个资源调度系统，它提供了一个简单的接口，使得用户可以对运行在集群上的应用程序进行监控和管理。
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5.东软基于HADOOP的大数据应用建议
大数据主要应用技术——Hadoop
据IDC的预测，全球大数据市场2015年将达 170亿美元规模，市场发展前景很大。而 Hadoop作为新一代的架构和技术，因为有利于 并行分布处理 “大数据”而备受重视。 Apache Hadoop 是一个用java语言实现的 软件框架，在由大量计算机组成的集群中运行海 量数据的分布式计算，它可以让应用程序支持上 千个节点和PB级别的数据。 Hadoop是项目的 总称，主要是由分布式存储（HDFS）、分布式 计算（MapReduce）等组成 。 优点： 可扩展：不论是存储的可扩展还是计算的可扩展都是 Hadoop的设计根本。 经济：框架可以运行在任何普通的PC上。 可靠：分布式文件系统的备份恢复机制以及MapReduce的 任务监控保证了分布式处理的可靠性。 高效：分布式文件系统的高效数据交互实现以及 MapReduce结合Local Data处理的模式，为高效处理海量 的信息作了基础准备。
2
各行业大数据市场规模 政府、互联网、电信、金融的大数据市场规 模较大，四个行业将占据一半市场份额。 由于各个行业都存在大数据应用需求，潜在 市场空间非常可观。
内容提要
1.大数据背景介绍
2. HADOOP体系架构 3. 基于HADOOP的大数据厂商分析 4. 基于HADOOP的大数据行业应用分析
文件读取： 1. Client向NameNode发起文件读取的请求 2. NameNode返回文件存储的DataNode的信息。 3. Client读取文件信息。
MapReduce——映射、化简编程模型
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。Map（映射）和Reduce （化简），采用分而治之思想，先把任务分发到集群多个节点上，并行计算，然后再把计 算结果合并，从而得到最终计算结果。多节点计算，所涉及的任务调度、负载均衡、容错 处理等，都由MapReduce框架完成，不需要编程人员关心这些内容。
Hadoop主要开发厂商——IBM
InfoSphere BigInsights 是一个软件平台，旨 在帮助企业从大量不同范围的数据中挖掘商机并 进行分析，如日志记录、点击流、社会媒体数据、 新闻摘要、电子传感器输出，甚至是一些事务数 据等。BigInsights 包括Apache Hadoop发行版、 面向MapReduce编程的Pig编程语言、针对IBM 的DB2数据库的连接件以及IBM BigSheets。 IBM通过其智慧云企业（SmartCloud Enterprise）基础架构，将BigInsights和 BigSheets作为一项服务来提供。客户不必购买支 持性硬件，也不需要IT专门知识，就可以学习和试 用大数据处理和分析功能。据IBM称，客户用30 分钟就能搭建起Hadoop集群，并能将现有数据转 移到集群里面。
大数据对系统的需求
•High performance –高并发读写的需求 高并发、实时动态获取和更新数据 •Huge Storage –海量数据的高效率存储和访问的需求 类似SNS网站，海量用户信息的高效率实时存储和查询 •High Scalability && High Availability –高可扩展性和高可用性的需求 需要拥有快速横向扩展能力、提供7*24小时不间断服务
Hadoop主要开发厂商——EMC
EMC公司于2013年发布了自身的 Apache Hadoop发行版——Pivotal HD， 同时发布的还有一个名为HAWQ的技术， 通过HAWQ能够将Greenplum分析型数 据库与Hadoop分布式架构进行紧密地融 合。Pivotal HD对Apache Hadoop进行 了全面的改造，同其他一些Hadoop发行 版相比，其最大的优势就是能够与 Greenplum数据库进行整合，Pivotal
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NameNode 可以看作是分布式文件系统中的管理者 ，存储文件系统的meta-data，主要负 责管理文件系统的命名空间，集群配置 信息，存储块的复制。 DataNode 是文件存储的基本单元。它存储文件块 在本地文件系统中，保存了文件块的 meta-data，同时周期性的发送所有存 在的文件块的报告给NameNode。 Client 就是需要获取分布式文件系统文件的应 用程序。
Hadoop核心设计
两大核心设计
MapReduce
Map：任务的分解 Reduce：结果的汇总
HDFS
NameNode：文件管理 DataNode：文件存储 Client：文件获取
HDFS——分布式文件系统
HDFS是一个高度容错性的分布式文件系统，能提供高吞 吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。
HBASE——分布式数据存储
HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、 高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统；
HBase位于结构化存储层，HDFS为HBase提供了
高可靠性的底层存储支持,MapReduce为HBase提 供了高性能的计算能力，Zookeeper为HBase提供 了稳定服务和failover机制；
Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持，使得
在HBase上进行数据统计处理变的简单。
内容提要
1.大数据背景介绍
2. HADOOP体系架构 3. 基于HADOOP的大数据产品分析 4. 基于HADOOP的大数据行业应用分析
5.东软基于HADOOP的大数据应用建议
Hadoop主要开发厂商
大型企业和机构在寻求解决棘手的 大数据问题时，往往会使用开源软件 基础架构Hadoop的服务。由于 Hadoop深受欢迎，许多公司都推出 了各自版本的Hadoop，也有一些公 司则围绕Hadoop提供解决方案。 Hadoop的发行版除了社区的Apache hadoop外，cloudera，IBM， Cloudera IBM Oracle
大数据和云计算的关系
云计算 大数据
商业模式驱动
应用需求驱动
云计算改变了IT,而大数据则改变了业务 云计算是大数据的IT基础，大数据须有云计算作为基础架构，才能高效运行 通过大数据的业务需求，为云计算的落地找到了实际应用
大数据市场分析
1
2011年-2016年中国大数据市场规模 2011年是中国大数据市场元年，一些大数据 产品已经推出，部分行业也有大数据应用案例 的产生。2012年-2016年，将迎来大数据市场 的飞速发展。 2012年中国大数据市场规模达到4.7亿元， 2013年大数据市场将迎来增速为138.3%的飞 跃，到2016年，整个市场规模逼近百亿。
基于Hadoop的大数据应用分析
3 Sept 2008 © NEUSOFT SECRET
内容提要
1.大数据背景介绍
2. HADOOP体系架构 3. 基于HADOOP的大数据产品分析 4. 基于HADOOP的大数据行业应用分析
5.东软基于HADOOP的大数据应用建议
大数据定义及特点
IDC定义：为了更 为经济的从高频率 获取的、大容量的、 不同结构和类型的 数据中获取价值， 而设计的新一代架 构和技术。
ORACLE等都提供了自己的商业版本。
商业版主要是提供Hadoop专业的技 术支持，这对一些大型企业尤其重要。 EMC
。。。
Hadoop主要开发厂商—— CLOUDERA
在Hadoop生态系统中，规模最大、知名
度最高的公司则是Cloudera。2008 年成立 的 Cloudera 是最早将 Hadoop 商用的公 司，为合作伙伴提供 Hadoop 的商用解决 方案，主要是包括支持，咨询服务和培训。
HDFS具体操作
文件写入： 1. Client向NameNode发起文件写入的请求 2. NameNode根据文件大小和文件块配置情况，返 回给Client它所管理部分DataNode的信息。 3. Client将文件划分为多个文件块，根据DataNode 的地址信息，按顺序写入到每一个DataNode块 中。
Cloudera的客户中倒是有很多知名公司，
如AOL、哥伦比亚广播公司、eBay、 Expedia、摩根大通、Monsanto、诺基亚、 RIM和迪士尼等。Cloudera 企业解决方案 包括Hadoop软件发行版、Cloudera管理 器。
Hadoop主要开发厂商—— Hortonworks
2011年成立的Hortonworks是雅虎与硅 谷风投公司Benchmark Capital合资组建的 公司。公司成立之初吸纳了大约25名至30 名专门研究Hadoop的雅虎工程师，上述工 程师均在2005年开始协助雅虎开发 Hadoop，这些工程师贡献了hadoop 80% 的代码。 Hortonworks 的主打产品是 Hortonworks Data Platform (HDP)，包 括稳定版本的Apache Hadoop的所有关键 组件。
Hadoop主要开发厂商—— ORACLE
Oracle Big Data机与Oracle Exadata数据库云服务器以及新推出的Oracle Exalytics商务智能云
服务器，为客户提供了一个端到端的大数据解决方案，从而为客户在企业内获取、组织、分析大数据
以及最大限度地挖掘大数据的价 值提供了所需要的一切条件。 Oracle Big Data机是一款集成设计的 系统，并且针对获取、组织以及将非结构化数据加载到Oracle数据库11g之 中的整个流程进行优化。 Oracle Big Data机包括开源Apache Hadoop、Oracle NoSQL数据库、Oracle数据集成Hadoop应 用适配器、Oracle Hadoop装载器。
Hadoop体系架构
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Pig
Hive
ChuKwa
MapReduce
HBase