大数据技术文档
最新自考本科02316大数据技术资料
最新自考本科02316大数据技术资料引言本文档旨在提供最新的自考本科大数据技术资料（课程编号：）。
大数据技术是当前信息时代中非常关键的一项技术，为各行各业的数据处理与分析提供了有力支持。
通过研究本课程，您将能够深入了解大数据技术的原理、应用和最新发展。
本文档将为您提供研究大数据技术所需的相关资料和资源。
课程大纲大数据技术资料包括以下内容：- 数据管理和存储技术- 大数据处理和分析- 大数据挖掘和机器研究- 大数据可视化和交互- 大数据安全与隐私保护- 大数据应用案例分析相关资料与资源以下是一些相关的资料和资源，可供您参考和研究：1. 《大数据技术导论》教材：该教材详细介绍了大数据技术的基本概念、原理和应用场景，适合初学者入门使用。
2. 《大数据处理与分析》教程：该教程介绍了大数据处理和分析的常用技术、工具和方法，可帮助您实际运用大数据技术解决问题。
3. 《大数据挖掘与机器研究》参考书：该参考书介绍了大数据挖掘和机器研究的理论和算法，适合深入研究和研究。
4. 大数据平台和工具：Hadoop、Spark、NoSQL数据库等是当前主流的大数据处理和分析平台和工具，您可以根据实际需求选择合适的平台和工具来研究和应用。
5. 在线课程和教学视频：MOOC平台（如Coursera、edX）和YouTube等网站上有许多与大数据技术相关的在线课程和教学视频，您可以根据自己的研究需求选择合适的课程进行研究。
总结本文档为您提供了学习最新的自考本科大数据技术资料所需的相关内容和资源，希望能够帮助您学习和掌握大数据技术的基本原理和应用。
祝您在学习过程中取得良好的成果！。
政府大数据
大数据大数据文档范本：一、引言大数据是指通过收集、整合和分析海量数据来获取洞察和决策支持的一种重要手段。
本文档旨在提供对大数据的全面介绍和指导，包括大数据的定义、目标、应用场景、技术要求等方面的内容。
二、大数据的定义和目标1·定义：大数据是指机构在运行和决策过程中所涉及的各类信息和数据的整合和分析，包括但不限于公民信息、经济数据、社会统计数据等。
2·目标：大数据的目标是通过对各类数据的深入挖掘和分析，提供精准的决策支持、高效的公共服务、科学的政策制定等。
三、大数据的应用场景1·经济发展与规划：通过对经济数据和市场需求的分析，可以为经济发展和产业规划提供科学依据。
2·社会治理与公共安全：通过对公民信息和社会统计数据的分析，可以实现对社会问题的及时预警和治理。
3·公共服务与优化：通过对公共服务数据和用户反馈的分析，可以优化公共服务项目和提供个性化服务。
4·政策制定与评估：通过对各类数据的比对和分析，可以制定科学合理的政策，并对政策效果进行评估和调整。
四、大数据的技术要求1·数据收集与整合：需要建立统一的数据收集和整合机制，确保数据的准确性和完整性。
2·数据存储与管理：需要建立安全可靠的数据存储和管理系统，确保数据的安全和稳定。
3·数据分析与挖掘：需要运用各种数据分析和挖掘技术，提取有价值的信息和洞察。
4·数据共享与开放：需要制定相关政策和规定，促进数据的共享和开放，推动数据的多方合作和应用。
五、附件本文档涉及的附件包括：1·大数据相关法律法规2·大数据实施指南3·大数据应用案例六、法律名词及注释1·大数据：指机构在运行和决策过程中所涉及的各类信息和数据的整合和分析的行为和方法。
2·数据收集：指机构对各类数据进行获取和汇总的过程。
3·数据分析：指对采集到的数据进行统计、比对和挖掘，以获取有价值的信息和洞察的过程。
大数据分析pdf(一)2024
大数据分析pdf（一）引言：大数据分析是一种通过收集、处理和分析大量数据来获得有益信息和洞察的方法。
本文档旨在介绍大数据分析的基本概念和应用，以及相关的技术和工具。
一、大数据分析的基本概念1. 大数据分析的定义与背景2. 大数据分析的特点和挑战3. 大数据分析的核心原理和方法4. 大数据分析的应用领域和案例研究5. 大数据分析的未来发展和趋势二、大数据分析的技术和工具1. 数据收集和存储技术a. 数据采集和清洗b. 数据存储和管理2. 数据处理和分析技术a. 数据预处理和特征选择b. 数据挖掘和机器学习c. 周期性分析和趋势预测3. 数据可视化和报告工具a. 可视化工具和技术b. 报告生成和数据展示4. 高级分析和模型构建a. 高级统计分析方法b. 复杂模型构建和评估c. 预测建模和实验设计5. 大数据分析平台和架构a. 云计算和分布式计算b. 大数据处理和存储系统三、大数据分析的挑战和解决方案1. 数据隐私和安全问题a. 数据隐私保护措施b. 数据安全风险管理2. 数据质量和一致性保证a. 数据清洗和去重方法b. 数据质量评估和监控3. 算法选择和参数调优a. 算法选择和比较b. 参数调优和模型优化4. 大数据集成和扩展性a. 多源数据集成和融合b. 数据处理和分析的扩展性5. 人才培养和团队协作a. 大数据分析人才培养b. 跨学科团队协作模式四、大数据分析的实践案例1. 电商行业的用户购买分析2. 金融行业的信用评估和风险管理3. 医疗保健领域的疾病预测和治疗方案优化4. 城市交通管理和智慧出行5. 社交媒体分析和舆情监测五、总结本文概述了大数据分析的基本概念和应用，介绍了相关的技术和工具，探讨了大数据分析面临的挑战和解决方案，并提供了几个实践案例。
随着大数据的持续爆发式增长，大数据分析将在各个领域发挥重要作用，为决策和业务提供更有力的支持。
大数据技术概述
大数据技术概述
本文档为大数据技术概述，旨在介绍大数据技术的相关概念、应用和发展趋势。
以下是文档的详细内容划分：
1.引言
1.1 什么是大数据技术
1.2 大数据技术的重要性
1.3 大数据技术发展的背景
2.大数据技术的基本概念
2.1 数据量和数据类型
2.2 数据采集和存储
2.3 数据处理和分析
2.4 数据可视化和呈现
3.大数据技术的应用领域
3.1 金融领域
3.2 零售和电商领域
3.3 医疗保健领域
3.4 制造业领域
3.5 媒体和娱乐领域
4.大数据技术的关键技术组成
4.1 分布式存储系统
4.2 分布式计算框架
4.3 数据挖掘和机器学习算法 4.4 云计算和虚拟化技术
4.5 数据安全和隐私保护
5.大数据技术的挑战和发展趋势 5.1 数据质量和清洗
5.2 数据隐私和安全
5.3 数据治理与合规
5.4 与大数据的结合
5.5 边缘计算和物联网的发展附件：
1.示例数据集
2.大数据技术案例分析
法律名词及注释：
1.数据隐私：指个人的一些信息，如姓名、生日、方式号码等，在获取、存储、使用和传输过程中需要受到保护的权利。
2.数据治理：指对数据资源进行有效管理、协作和保障数据相关法规合规性的一种组织能力。
3.云计算：是通过网络将计算机资源（包括硬件和软件）作为一种服务提供给用户的一种方式。
4.分布式计算框架：是用于开发和执行大规模并行计算任务的软件框架，将计算任务分解为多个子任务，并将其分配给不同的计算节点并行执行。
大数据技术 文档
大数据技术大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。
1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。
根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。
2、数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。
第1类主要面对的是大规模的结构化数据。
第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。
第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。
4、数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。
对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。
5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。
6、数据挖掘：目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
大数据分析pdf(二)2024
大数据分析pdf（二）引言概述：本文是《大数据分析pdf（二）》的文档，旨在介绍和探讨大数据分析的相关内容。
本文将从五个大点着手，包括数据清洗、数据存储、数据挖掘、数据可视化和数据安全。
通过对这些内容的介绍和分析，读者将能够更加全面地了解和应用大数据分析技术。
正文内容：一、数据清洗数据清洗是大数据分析的重要步骤，主要包括以下几个小点：1. 数据预处理，包括数据去重、数据归一化等；2. 缺失值处理，采取合适的方法对缺失值进行处理；3. 异常值检测，通过统计学方法和机器学习算法检测数据中的异常值；4. 数据采样，根据需求采取合适的方法对数据进行采样；5. 数据规约，通过聚类、降维等方法对数据进行规约。
二、数据存储数据存储是大数据分析的基础，以下是几个与数据存储相关的小点：1. 数据库选择，根据需求选择合适的数据库，如关系型数据库、NoSQL数据库等；2. 数据分区和分片，将数据划分为多个分区或分片，以提高查询效率；3. 数据压缩和加密，采取合适的方法对数据进行压缩和加密，确保数据的安全性和高效性；4. 数据备份和恢复，定期进行数据备份，并能够快速恢复数据；5. 数据管理和权限控制，对数据进行管理和权限控制，确保数据的安全性和合规性。
三、数据挖掘数据挖掘是大数据分析的核心技术，以下是几个与数据挖掘相关的小点：1. 数据预处理，将原始数据进行处理和清洗，以便进行数据挖掘；2. 特征选择，选择合适的特征来进行数据挖掘；3. 模型选择和训练，选择合适的数据挖掘模型，并进行训练；4. 模型评估和优化，对数据挖掘模型进行评估和优化，以提高模型的准确性和预测能力；5. 结果解释和应用，对数据挖掘的结果进行解释和应用，以支持决策和业务需求。
四、数据可视化数据可视化是将大数据分析结果以图表等形式展示出来，以下是几个与数据可视化相关的小点：1. 数据可视化工具选择，选择合适的数据可视化工具，如Tableau、Power BI等；2. 可视化设计原则，遵循可视化设计原则，确保可视化结果的易懂性和易用性；3. 图表选择，选择合适的图表类型来展示不同类型的数据；4. 交互式可视化，提供交互式的功能，以便用户进行图表的操作和探索；5. 数据可视化的应用，将数据可视化应用于决策、报告、展示等场景，提供直观的数据展示和分析。
(完整word版)大数据技术文档
第1章绪论随着计算机技术、通信网、互联网的迅速发展和日益普及，Internet上的信息量快速增长。
从海量的信息块中快速检索出用户真正需要的信息正变得很困难，信息搜索应向着具有分布式处理能力方向发展，本系统利用hadoop分布式开源框架良好的扩充能力、较低的运作成本、较高的效率和稳定性来满足需求。
现状:缺陷和不足：(1)结果主题相关度不高。
(2）搜素速度慢。
引入hadoop+nutch+solr的优点：（1)hadoop平台数据处理高效。
hadoop集群处理数据比起单机节省数倍的时间,数据量越大优势越明显，满足信息采集对数据处理的速度和质量要求。
（2）hadoop平台具有高扩展性.可以适当扩展集群数量来满足日益不断增加的数据量，而这并不会毁坏原集群的特性。
（3）安全可靠性高。
集群的数据冗余机制使得hadoop能从单点失效中恢复，即Hadoop能自动进行数据的多次备份,以确保数据不丢失，即使当某个服务器发生故障时,它也能重新部署计算任务。
(4） Nutch不仅提供抓取网页的功能,还提供了解析网页、建立链接数据库、对网页进行评分、建立solr索引等丰富的功能。
（5）通过Nutch插件机制实现了系统的可扩展性、灵活性和可维护性，提高了开发效率。
能够根据用户需求进行灵活定制抓取和解析，提高了系统使用性。
（6）通过solr集群，采用分布式索引在不同的机器上并行执行,实现检索服务器之间的信息交换.可以通过设定主题进行索引检索。
研究目标和内容本文的研究目标是全面深入分析研究分布式搜索引擎，进而优化分布式搜索引擎中的索引构建策略，内容包括：(1)深入研究hadoop分布式平台，仔细剖析hadoop中的分布式文件系统HDFS和map/Reduce编程模型。
（2）深入研究Nutch架构、相关技术与体系结构，着重研究分析Nutch插件系统的内部结构和流程；对protocol-httpclient插件进行开发支持表单登录;对 url过滤、信息解析插件进行开发，提高搜索的主题相关度；（实现用mapreduce的google的排序算法，改进系统搜索的关联度）。
大数据的介绍
大数据的介绍大数据的介绍1：引言大数据是指规模巨大、类型繁多且在时间上迅速变化的数据集合。
随着互联网的普及和各种信息技术的发展，大数据在各行各业中的应用越来越广泛。
本文将详细介绍大数据的定义、特点、应用以及相关技术等内容。
2：大数据的定义大数据是指由于其容量巨大、复杂多样且高速增长的特点，无法使用传统的处理方式和工具进行处理和分析的数据集合。
大数据通常包含结构化、半结构化和非结构化的数据，并且具有高速、大容量、高价值之特点。
3：大数据的特点3.1 规模巨大：大数据往往以TB、PB甚至EB的规模存在，远超传统数据存储和处理的能力。
3.2 多样性：大数据的类型包括结构化数据（如关系数据库）、半结构化数据（如日志文件、XML文件）以及非结构化数据（如图像、视频、文本等）。
3.3 高速性：大数据的和更新速度非常快，需要实时或近实时的分析处理。
3.4 高价值：大数据中蕴含着丰富的信息和价值，可以用于洞察商机、发现规律、优化决策等。
4：大数据的应用4.1 金融行业：大数据在金融领域的应用非常广泛，包括风险管理、投资策略、反欺诈等方面。
4.2 零售行业：通过对大数据的分析，零售商可以更好地了解消费者需求、优化商品管理和库存预测，提高销售业绩。
4.3 健康医疗：大数据在健康医疗领域的应用包括个性化医疗、医疗资源优化等，可以提升医疗服务质量和效率。
4.4 城市管理：通过对大数据的分析，城市管理者可以了解城市交通、环境、人口等信息，用于城市规划和资源分配的决策。
4.5 其他行业：大数据还应用于智能交通、能源管理、航空航天、电信等众多领域。
5：大数据相关技术5.1 分布式存储：大数据的存储通常采用分布式文件系统，如Hadoop Distributed （HDFS）。
5.2 分布式计算：大数据的计算利用分布式计算框架，如Apache Hadoop、Apache Spark等。
5.3 数据挖掘和机器学习：大数据分析需要借助数据挖掘和机器学习算法，挖掘数据中的规律和模式。
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第1章绪论随着计算机技术、通信网、互联网的迅速发展和日益普及，Internet上的信息量快速增长。
从海量的信息块中快速检索出用户真正需要的信息正变得很困难，信息搜索应向着具有分布式处理能力方向发展，本系统利用hadoop分布式开源框架良好的扩充能力、较低的运作成本、较高的效率和稳定性来满足需求。
现状：缺陷和不足：（1）结果主题相关度不高。
（2）搜素速度慢。
引入hadoop+nutch+solr的优点：（1）hadoop平台数据处理高效。
hadoop集群处理数据比起单机节省数倍的时间，数据量越大优势越明显，满足信息采集对数据处理的速度和质量要求。
（2）hadoop平台具有高扩展性。
可以适当扩展集群数量来满足日益不断增加的数据量，而这并不会毁坏原集群的特性。
（3）安全可靠性高。
集群的数据冗余机制使得hadoop能从单点失效中恢复，即Hadoop能自动进行数据的多次备份，以确保数据不丢失，即使当某个服务器发生故障时，它也能重新部署计算任务。
（4） Nutch不仅提供抓取网页的功能，还提供了解析网页、建立链接数据库、对网页进行评分、建立solr索引等丰富的功能。
（5）通过Nutch插件机制实现了系统的可扩展性、灵活性和可维护性，提高了开发效率。
能够根据用户需求进行灵活定制抓取和解析，提高了系统使用性。
（6）通过solr集群，采用分布式索引在不同的机器上并行执行，实现检索服务器之间的信息交换。
可以通过设定主题进行索引检索。
研究目标和内容本文的研究目标是全面深入分析研究分布式搜索引擎，进而优化分布式搜索引擎中的索引构建策略，内容包括：（1）深入研究hadoop分布式平台，仔细剖析hadoop中的分布式文件系统HDFS和map/Reduce编程模型。
（2）深入研究Nutch架构、相关技术与体系结构，着重研究分析Nutch插件系统的内部结构和流程；对protocol-httpclient插件进行开发支持表单登录；对 url过滤、信息解析插件进行开发，提高搜索的主题相关度；（实现用mapreduce的google的排序算法，改进系统搜索的关联度）。
系统功能结构（1）本地资源解析模块对本地文本pdf,word,excel内容解析和索引，按照主题分类，添加到相应的主题中进行搜素。
（2）搜索模块用户根据不同主题进行内容索引、关键词查询，将跟查询关联度最高的前n个文档返回给用户，并统计出在这些查询结果中出现频率最高的前n个词。
用户可根据需求修改配置文件，提高搜索的相关度。
（3）信息爬取模块①信息定制采集模块1、种子URL：用作抓取器爬取的出发点，也叫做根URL。
2、关键字：关键字的选择很重要，描述了抓取任务的所属分类的主题方向。
3、深度：由于Nutch抓取模块采用的是广度优先的策略，抓取深度的选择决定了抓取时间的长度和抓取网页数量的大小。
一般根据所选取的种子URL的类型和详细程度以及对网页抓取规模的需求来进行设置。
在信息定制模块用户设置主题信息，url信息、抓取深度的信息，抓取线程根据定制信息，开始抓取工作。
（综合型搜索引擎；某一主题类网站，垂直搜索引擎；博客搜索引擎）②信息解析过滤模块根据fiddle进行登录分析，修改网络协议插件，支持简单的一次跳转表单登录，用户可以在配置文件中进行设置，然后抓取内容；复杂的登陆需要分析登陆过程，写出相对应的网络协议插件。
由于本系统在网络资源采集过程中支持个性化定制，只对目标站点感兴趣的内容进行采集，分析目标站点的结构特点，在页面采集完成后，从中提取出链接、元数据、正文、标题、关键字、描述等信息，进行后续的过滤和其他处理。
链接的提取首先要判断页面类型，页面的类型可以有应答头分析得出，根据不同的类型选择相应的爬取和解析插件，对遇到带有链接的标记如<a>、<href>、<frame>等，就从标记结构的属性中找出目标url，并从成对的该标记之间抽取出正文作为该链接的说明文字，链接文字一般能反映文章的主题信息，系统设定阈值，判断主题和说明性文字的相关性，对爬取链接进行过滤，加入到爬取链接列表中。
定制采集的子模块，根据正则表达式对网页内容进行过滤，获取和处理跟主题相关的内容，过滤无关的信息内容；对网页编码格式进行提取，实现内容编码的转换。
（下一步改进主题相关度链接过滤算法）（4）系统管理模块用户对根据需求对系统的配置参数进行修改。
论文组织结构1、绪论。
本章首先介绍了本文研究的背景及意义，接着研究了信息采集与搜索技术的国内外发展现状，最后给出了本文研究的内容和论文组织结构。
2、关键技术。
Hadoop、Nutch、Solr技术架构及文本检索算法本章介绍了开源软件Hadoop、Nutch、Solr的基本情况;详细介绍了Hadoop框架及其进行分布式计算的编程模型MapReduce和数据存储系统HDFS；Nutch以Hadoop的分布式文件系统HDFS作为底层数据平台，采用MapReduce编程方式实现数据的分布式处理，以扩展机制为突出特性，用户可以根据实际需求对其添加插件进行扩展改进，构建自己的信息采集搜索系统；通过Solr集群，采用分布式索引在不同的机器上并行执行，实现检索服务器之间的信息交换，减小索引对机器的要求，同时介绍了常用的文本检索算法VSM ，pagerank和lucene默认的排序算法。
3、系统环境配置。
Hadoop+Nutch+Solr系统的运行环境配置与运行。
本章介绍配置Hadoop+Nutch+solr系统的运行环境并详细阐述其运行流程。
4、基于Hadoop+Nutch+Solr的信息采集搜索系统的设计与实现。
本课题采用hadoop+Nutch+Solr开源软件，缩短了开发时间并且能够根据个性化需要采集数据提高搜素结果的精度，基于mapreduce实现了pagerank算法,将pagerank作为一个独立的索引项添加到nutch默认的lucene排序算法中，用户可以根据需求自己定义排序的规则，提高检索的相关度。
（基于hadoop的nutch网页排序算法研究与实现）系统相关技术介绍Hadoophadoop由 Apache公司于 2005 年秋天作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入。
Hadoop被定位为一个易于使用的平台，以HDFS、MapReduce为基础，能够运行上千台PCServer组成的系统集群，并以一种可靠、容错的方式分布式处理请求。
本文基于Hadoop+Nutch+Solr开发的信息采集搜索项目，现对Hadoop进行全面分析和深入研究。
Hadoop框架介绍Hadoop是执行大数据分布式应用的开源框架，凭借高效，可靠，可扩展等特性受到广泛应用，它有两大最核心的模块：进行分布式计算的MapReduce与底层的存储系统HDFS（Hadoop Distributed FileSystem分布式文件系统）。
MapReduce中任务的分解（Map）与结果的汇总（Reduce）是其主要思想。
Map就是将一个任务分解成多个任务，Reduce就是将分解后多任务分别处理，并将结果汇总为最终结果。
Hadoop整体由九个子项目组成，其中MapReduce和HDFS两大核心将在后文展开具体介绍。
框架如下图所示，项目功能如下表所示.图 Hadoop框架图表Hadoop子项目功能介绍MapReduce编程模型MapReduce是一种编程模型，该模型将数据扩展到多个数据节点上进行处理，它最早是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。
并行编程模式的最大优点是容易扩展到多个计算节点上处理数据。
开发者可以很容易就编写出分布式并行程序。
mapreduce的主要思想是将自动分割要执行的问题（例如程序）拆解成map（映射）和reduce（化简）的方式；一个MapReduce作业（job）首先会把输入的数据集分割为多个独立的数据块，再以键值对形式输给Map函数并行处理。
Map函数接受一个输入键值对的值，产生一个中间键值对集合，由MapReduce保存并集合所有具有相同中间key值的中间value值传递给Reduce 函数， reduce对这些value值进行合并，形成一个value值集合，最终形成输出数据。
处理流程如下图：输入Map任务中间结果Reduce任务输出MapReduce的处理流程Hadoop的分布式文件系统（HDFS）Hadoop分布式文件系统(HDFS)是Google GFS存储系统的开源实现，HDFS具有高容错性和高传输率，特别适合具有大数据集的程序应用。
HDFS采用master/slave架构。
一个HDFS集群包含一个单独的名字节点（Namenode）和一定数目的数据节点（Datanode）组成一个HDFS集群。
HDFS 被设计成一个可以在大集群中、跨机器、可靠的存储海量数据的框架。
它将所有文件存储成block块组成的序列，除了最后一个block块，所有的block块大小都是一样的，他们存放在一组Datanode 中，文件的所有block块都会因为容错而被复制，每个文件的block块大小和容错复制份数都是可配置的,他们在Namenode的统一调度小进行数据块的创建、删除和复制工作。
下图所示为HDFS的体系架构图 HDFS体系结构图Namenode和Datanode都可以在普通计算机上运行。
Namenode作为master服务，它负责管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问。
NameNode会保存文件系统的具体信息，包括文件信息、文件被分割成具体block块的信息、以及每一个block块归属的Datanode的信息，对于整个集群来说，HDFS通过Namenode对用户提供了一个单一的命名空间；Datanode作为slave服务，在集群中可以存在多个，通常每一个Datanode都对应于一个物理节点，Datanode负责管理节点上它们拥有的存储，它将存储划分为多个block块，管理block块信息，同时周期性的将其所有的block块信息发送给Namenode。
从上面的介绍可以看出，在搭建好的Hadoop集群上，大数据集首先会由HDFS安全稳定地分布存储到集群内的多台机器上，再利用MapReduce模型将该数据集分解为较小的块（一般为64MB）进行处理，特点是高效、安全、具备高吞吐量。
Hadoop用户可以在不了解分布式底层细节的情况下很好地利用该分布式平台开发分布式程序，进行高效数据存储和运算。
因此Hadoop成为管理大量数据的关键技术，在信息采集和搜索领域的使用范围越来越广。
hadoop具备以下突出的优点：（1）hadoop平台数据处理简单高效。
hadoop运行在由普通PC机组建的大型集群上，用户可以在平台上快速编写并行代码运行分布式应用，避免耗时的数据传输问题；集群处理数据比起单机节省数倍的时间，数据量越大优势越明显，满足信息采集对数据处理的速度和质量要求。