大数据技术架构基础分析

1、 大数据平台的核心使命，是通过数据采集、存储（Apache Hadoop与HDFS）、计算（MapReduce、Hive、SQL）和精细管理，构建起数据处理的坚实基础。 存储与力量的交汇点 - Hadoop：作为分布式存储和计算的中坚力量，它通过HDFS提供海量数据的存储，而Hive则巧妙地引入SQL接口，让复杂的数据操作变得直观易行。

3、 基于对象的存储体系架构则通过另一种方式，支持在大数据存储系统中扩展至十亿级别的文件数量，而不会产生传统文件系统中会遇到的负载问题。 基于对象的存储可以在不同的地理位置进行扩展，可以在多个不同地点扩展出大型的基础架构。 延迟。

2、 1.大数据架构的特点 一般来说，大数据的架构是比较复杂的，大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。 所以我们必须开发一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开发难度，提高大数据项目的开发效率。