新霸哥注意到了在移动互联网时代,很多的传统的系统架构已经不能满足现有的业务需要了,在大数据时代,我们需要新的架构才能满足海量数据处理能力。

  在实际的应用中数据增长非常的迅速,数据类型也变的丰富了,业务也变的复杂了,在这种情况下传统的系统架构就很难支撑业务需要了,就在这样的形式下,新的IT架构需求就出来了。

  可扩展性好

  性能上要满足业务需要

  性价比高

  最重要的一点就是这些架构能够循序渐进。先和现有的IT架构融合,然和替换

  成本一直以来备受关注,好的技术构架需要好的服务支撑才能有好的效益,这也是很重要的一点。未来的大数据系统上的各种应用可以微服务化,所有的功能有小的服务模块组建而成,依靠依赖性让系统自动把应用打包集装,极大的促进了应用的迁移的便捷性。

  hadoop能解决的问题

  现在很多的业务在数据分析上总结一下主要有两种,实时和非实时之分,所谓的实时就是能够实时的处理海量数据,高并发。非实时分析包括对用户行为的分析,帮助优化产品设计,指导产品运营。

  hadoop作为大数据系统可以做的事情有很多的,最为常见的像日志分析,搜索,图片分析,物联网传感数据分析,数据的长期存储。我们选择hadoop是因为hadoop具有这些优点。

  可以存储结构化数据和非结构化数据

  性价比高

  容错率高,当服务当中的一台服务的软硬件出错后系统都能继续运行

  能够对海量数据快速存储

  对海量数据做快速计算

  能够通过添加节点的方式快速扩展系统

  hadoop对系统数据安全性是有保障的

  看多hadoop的朋友都知道,存储在hadoop平台中的数据,通过统一的分布式存储HDFS,可以将数据的访问和存储分布在大量服务器之中,在可靠的多备份存储的同时,还能将访问分布到集群的各个服务器之上。

  去IOE

  IOE是指由IBM服务器,oracle数据库和EMC存储设备构成的从软件到硬件的企业数据系统,我们所说的去IOE并不是说要不用这些服务,新霸哥的观点就是从实际应用的角度出发,在合适的场景下应用合适的产品,有些时候单点故障会产生严重的影响。hadoop架构可以很好的解决数据库扩展的瓶颈,它把数据库的设计部署在经济实惠的硬件上,通过横向扩展,便可无限的提升数据库的数据处理能力。

  技术更新很快,作为程序员的我们要不断的严格要求自己才会在未来有更好的发展,新霸哥今天的hadoop的价值在哪里就介绍到这里了,后面新霸哥会继续关注大数据方面的新动态。

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