數道雲解析：基于Hadoop叢集環境的資料采集和輿情監測技術分析，Hadoop在大資料平台搭建中扮演着何種角色？

hadoop核心技術以及架構搭建，基于Hadoop大資料如何實作資料采集，輿情監測？

網際網路大資料時代，海量資料采集、資料分析、輿情監測愈來愈最重要。如何從網際網路如此大叢集資料中提取出有價值的資料也是網絡資源實作其價值的重要基礎。以Apache Hadoop為核心的頂級開源工具，擁有全面的技術服務能力，實作網際網路大資料發展的需求。基于Hadoop叢集環境的資料采集系統，利用分布式網絡爬蟲進行資料抓取,以HDFS作為底層存儲系統,在其上建構基于HBase的分布式資料庫對資料進行統一存儲管理。然後根據采集的資料，通過檢索的形式分類資料，進行一個深層次的資料分析工作。

基于Hadoop叢集環境的資料采集技術分析：

1.HDFS

HDFS被設計成适合運作在通用硬體(commodityhardware)上的分布式檔案系統。它和現有的分布式檔案系統有很多共同點。但同時，它和其他的分布式檔案系統的差別也是很明顯的。HDFS是一個高度容錯性的系統，适合部署在廉價的機器上。HDFS能提供高吞吐量的資料通路，非常适合大規模資料集上的應用。HDFS放寬了一部分POSIX限制，來實作流式讀取檔案系統資料的目的。HDFS在最開始是作為Apache Nutch搜尋引擎項目的基礎架構而開發的。HDFS是Apache Hadoop Core項目的一部分。

2.YARN

Apache Hadoop YARN （Yet AnotherResource Negotiator，另一種資源協調者）是一種新的 Hadoop 資料總管，它是一個通用資源管理系統，可為上層應用提供統一的資源管理和排程，它的引入為叢集在使用率、資源統一管理和資料共享等方面帶來了巨大好處。

3.MapReduce

大資料處理可以通過MapReduce這一并行處理技術來提高資料的處理速度。MapReduce的設計初衷是通過大量廉價伺服器實作大資料并行處理，對資料一緻性要求不高，其突出優勢是具有擴充性和可用性，特别适用于海量的結構化、半結構化及非結構化資料的混合處理。

MapReduce将傳統的查詢、分解及資料分析進行分布式處理，将處理任務配置設定到不同的處理節點，是以具有更強的并行處理能力。作為一個簡化的并行處理的程式設計模型，MapReduce還降低了開發并行應用的門檻。

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