大数据与Hadoop之间是什么关系？

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大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。

大数据自身的岗位包括大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析、大数据运维等，不同的工作岗位有不同的任务要求。比如大数据平台研发主要从事大数据基础性的开发任务，解决大数据分布式存储和分布式计算机的系统级问题，另外还需要考虑并发、安全、事务等内容。

Hadoop本身就是大数据平台研发人员的工作成果，Hadoop是目前比较常见的大数据支撑性平台，Hadoop平台提供了分布式存储（HDFS）、分布式计算（MapReduce）、任务调度（YARN）、对象存储（Ozone）和组件支撑服务（Common）。

大数据开发人员可以通过Hadoop提供的系统级服务支持从而帮助企业完成大数据改造，对于开发人员来说，只需要关注于具体的服务实现就可以了，系统级功能已经由Hadoop提供了实现。所以，Hadoop是大数据开发人员的重要基础。

随着Hadoop的不断发展，基于Hadoop的大数据生态越发完善，目前包括Ambari、Avro、Cassandra、Chukwa、HBase、Hive、Mahout、Pig、Spark、Tez、Zookeeper等组件陆续被开发出来，这些组件极大的丰富了Hadoop自身的应用。随着组件的增多，Hadoop自身也越来越重，因此目前很多大数据工程师更愿意使用Spark，因为Spark更轻，速度也更快一些（基于内存）。

由于Hadoop对硬件的要求并不高，所以很多初学者都是从Hadoop开始学习大数据的，目前很多商用大数据平台也是基于Hadoop的。

作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。

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大数据涉及到理论研究、平台与工具开发、应用等方面，是一个很泛的领域。而hadoop是大数据采集、存储、管理和计算于一体的大数据平台。可以理解为hadoop是大数据的一个平台实现，是大数据领域中很小的一个分支。

大数据是指无法在一定时间内用常规软件进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化的海量、高增长率和多样化的信息化资产。

Hadoop是一个分布式处理架构，是大数据的一个解决方案，主要用来解决海量数据的存储(HDFS)和海量数据的计算(Mapreduce)。

广义上讲 大数据是时代发展和技术进步的产物。Hadoop只是一种处理大数据的技术手段。

“大数据”概念在1980年由维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶 在《第三次浪潮》首次提出，由麦肯锡公司(McKinsey)最早应用。

大数据的特征

容量：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息

种类：数据类型的多样性

速度：指获得数据的速度

可变性：妨碍了处理和有效地管理数据的过程

真实性：数据的质量

复杂性：数据量巨大，来源多渠道

价值：合理运用大数据，以低成本创造高价值

到此，以上就是小编对于hadoop大数据的两大核心技术的问题就介绍到这了，希望这1点解答对大家有用。