hadoop是什么,什么是分布式系统

hadoop是什么，什么是分布式系统？

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hadoop是什么,什么是分布式系统

过去24小时，大数据、人工智能、机器学习、科技领域，那些你不知道的动态，在这里将精彩呈现！

昨日头条

1、5G套餐收费详情出炉：最低月租128元起:

从运营商内部人士处获悉，三家运营商5G套餐每月均不低于128元。同时，运营商首次采取按上网速度定价的方式，中国联通分了两个5G网速档次，中国移动分了三个5G网速档次。如中国联通199元及以下价格的5G套餐，上网速度限制在500Mbps，299元及以上5G套餐速度可达1Gbps，超出套餐外的流量为3元每GB。

2、新浪回应推出“ADA社区”：与绿洲分属不同团队:

针对新浪于近日上线一款3D时尚社交新产品“ADA社区”的消息，新浪负责“ADA社区”的工作人员表示，绿洲是由微博出品的，而“ADA社区”是新浪网时尚频道在做，两者分属不同团队。同时，该工作人员表示，目前入驻到“ADA社区”中的品牌都是一线奢侈品牌，用户门槛比较高，未来不会大规模发放邀请码，只会定向邀请时尚和科技领域的媒体或朋友。

3、腾讯、信通院、深圳税务局联合代表中国主导制定区块链发票国际标准：

近日，腾讯和中国信通院、深圳税务局联合代表中国在ITU-T SG16 Q22会议上首次提出《General Framework of DLT based invoices》（基于区块链分布式账本的电子发票通用框架）标准立项，获得了成员国家的支持，顺利通过新标准立项。接下来，腾讯、中国信通院和深圳税务局将联合代表中国主导制定区块链发票的标准工作，包括草案讨论、修订，直至标准发布。

昨日要闻

✲百度大脑联名老舍茶馆推出“AI茶馆”

✲快手推出短视频App“态赞”

✲支付宝宣布将帮助1000家支付服务商完成数字化转型

✲迷你生鲜暂停运营，发布会员费及订单退款计划

✲广州区块链新政：将设10亿产业基金，“无币”公有链项目最高补1000万

✲大疆发布御Mini航拍小飞机，售价2699元

✲三星推出竖屏可折叠手机概念机型

✲Facebook与英监管机构达成协议，为数据泄露支付64.3万美元

分布式技术

有互联网大佬用 IMABCDE 这七个字母总结归纳了当今最流行的前沿技术，他们分别是 IoT 物联网、Mobile 移动计算、AI 人工智能、Blockchain 区块链、Cloud 云计算、Data 大数据、Edge 边缘计算。乍一眼看上去眼花缭乱，给人无穷的学习压力，但其实，这七大技术全都是以分布式技术为基石的。

分布式（distributed），就是将不同的服务模块部署在多台不同的服务器上，然后通过远程调用协同工作，共同对外提供服务。对于用户来说，就像是一台计算机在服务一样。

我们知道，初代的服务器架构往往比较简单，应用程序、数据库、文件、代码等所有资源都放在一台服务器上，也就是单机结构。随着企业业务量的增多，一台服务器已经难以满足数据处理的需求了，那么就对单机进行“复制粘贴”，就能收获一个处理能力高出好几倍的“服务器集群”。不过，集群式扩展很容易到达物理上限，最直接的反映就是无论怎么增加节点，整个集群的性能似乎也没有被提升多少，这时候，就需要分布式系统登场了。

在实际业务中，分布式系统可以将不同的业务功能对应到一个个独立的子系统中去，比如针对电商平台，可以将用户服务、产品服务、店铺管理、数据分析等不同的数据处理项目部署在不同的计算机集群上。这些独立的集群可能是在不同的机房，甚至是不同的城市中，有的大型数据中心还会分布在不同的国家和地区。它们之间通过RPC消息传递进行通信和协调，再向用户提供服务。

通过几种架构的运行逻辑不难发现，分布式系统至少具备三个特点：

首先是能够实现高并发、低延迟的网络服务需求。面对超大规模的访问请求，很容易造成网页打开很慢、游戏拥堵卡顿甚至App直接宕机的情况。这时候需要多台服务器共同高效协作，去处理尽可能多的任务，才能达到相应流量的吞吐量。这就要企业需要将多个服务器部署在不同的地域，才有可能规避全球用户可能导致的网络拥堵和延迟问题。换句话说，分布式系统是全球网络业务发展的基础前提。

另外，分布式系统的可扩展性能够大幅度降低企业的网络成本。由于分布式系统的多台计算机可以在空间位置上随意分布，机器性能也可以独立运行和随时变动，这就使得多个独立服务可以得到针对性地升级，而不是传统架构下的“大锅饭”。比如在商城大促期间，只需要针对产品系统、订单系统等跟下单量级直接相关的节点，其他服务模块维持原有水平，可以有效降低网络使用成本。一些基础模块也可以为其他新增服务所复用，无需重复开发，又进一步降低了企业的经营风险。可以说，在各行业竞争进入精益时期和白热化的当下，分布式系统无疑是竞争力的前提。

更关键的一点，是分布式系统的高安全性。由于该系统中计算机没有主／从之分，也就是说所有计算机节点都是对等的，在对外服务时分布式系统都会对数据和服务进行副本处理，从而直接有效地防止了企业关键数据丢失无法找回等“惨剧”，也因此成为网络防灾的重要保障。

今天，我们看到万物智联已经在AI、5G、云计算等基础设施的共同铺陈下，展示出了越来越清晰的未来图景。

如何让其变得可靠、可用、可信，还需要像分布式技术这样的助攻搀扶下，迈出实用化的关键一步。

spark等大数据的电脑需要什么配置？

首先，在开发阶段，你用的数据量非常小，也就几十兆，完全可以加载到内存，并不会使用几个G的数据，一般电脑配置内存8G就够了。如果你需要自己搭虚拟机集群，自个玩，自个研究，内存要大，最低16G，硬盘最低1T。spark集群对每个节点的内存要求比较高，最低2G，所以内存要大，我的电脑32G内存，每个节点3G内存，8个节点，还可以，风扇比较响。

有关大数据的分析理念的有哪些内容？

一、数据核心原理

从“流程”核心转变为“数据”核心

大数据时代，计算模式也发生了转变，从“流程”核心转变为“数据”核心。hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求，将改变IT系统的升级方式：从简单增量到架构变化。大数据下的新思维——计算模式的转变。

例如：IBM将使用以数据为中心的设计，目的是降低在超级计算机之间进行大量数据交换的必要性。大数据下，云计算找到了破茧重生的机会，在存储和计算上都体现了数据为核心的理念。大数据和云计算的关系：云计算为大数据提供了有力的工具和途径，大数据为云计算提供了很有价值的用武之地。而大数据比云计算更为落地，可有效利用已大量建设的云计算资源，最后加以利用。

科学进步越来越多地由数据来推动，海量数据给数据分析既带来了机遇，也构成了新的挑战。大数据往往是利用众多技术和方法，综合源自多个渠道、不同时间的信息而获得的。为了应对大数据带来的挑战，我们需要新的统计思路和计算方法。

二、数据价值原理

由功能是价值转变为数据是价值

大数据真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。

例如：大数据的真正价值在于创造，在于填补无数个还未实现过的空白。有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿，煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”，价值含量、挖掘成本比数量更为重要。不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。

三、全样本原理

从抽样转变为需要全部数据样本

需要全部数据样本而不是抽样，你不知道的事情比你知道的事情更重要，但如果现在数据足够多，它会让人能够看得见、摸得着规律。数据这么大、这么多，所以人们觉得有足够的能力把握未来，对不确定状态的一种判断，从而做出自己的决定。这些东西我们听起来都是非常原始的，但是实际上背后的思维方式，和我们今天所讲的大数据是非常像的。

举例：在大数据时代，无论是商家还是信息的搜集者，会比我们自己更知道你可能会想干什么。现在的数据还没有被真正挖掘，如果真正挖掘的话，通过信用卡消费的记录，可以成功预测未来5年内的情况。统计学里头最基本的一个概念就是，全部样本才能找出规律。为什么能够找出行为规律?一个更深层的概念是人和人是一样的，如果是一个人特例出来，可能很有个性，但当人口样本数量足够大时，就会发现其实每个人都是一模一样的。

hadoop原始版本和cdh有什么区别？

目前而言，不收费的hadoop版本主要有三个（均是国外厂商），分别是：Apache（最原始的版本，所有发行版均基于这个版本进行改进）、Cloudera版本（Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop，简称CDH）、Hortonworks版本(Hortonworks Data Platform，简称“HDP”），对于国内而言，绝大多数选择CDH版本