Hadoop 在大数据中的重要性

[nusaiba128]

Hadoop 中的 Mapreduce 是什么？
2.04 亿封电子邮件、174 万张 Instagram 照片、420 ​​万个 Facebook 点赞、20 万张 Facebook 照片、347,222 条推文和 300 小时的 Youtube 视频上传是社交平台每分钟产生的数据。更多的数据来自其他主要来源，例如来自物联网设备的机器数据和来自业务交易的交易数据。以结构化、半结构化和非结构化形式实时处理此类数据需要强大的系统和框架。

Spark 和 Hadoop 等流行框架被开发用于处理 新加坡电报手机号码列表 海量数据集，拥有Hadoop 认证等资质的专业人员更有机会被招聘来处理这些系统。


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传统数据库管理系统只有在处理较小的数据集时才有效。大数据出现后，它们的处理能力变得有限，容量也太小。由于有太多应用程序生成数据，企业无法从中获取见解、发现隐藏模式并做出重要决策，因此需要一个能够以不同形式存储数据并根据需要进行处理的系统。

Hadoop 对于通过其三个主要 V（即容量、种类和速度）以多种方式处理大数据非常重要。