hadoop核心技術以及框架搭建，基於Hadoop大數據如何實現數據採集，輿情監測？
互聯網大數據時代，海量數據採集、數據分析、輿情監測愈來愈最重要。如何從互聯網如此大集羣數據中提取出有價值的數據也是網絡資源實現其價值的重要基礎。以Apache Hadoop爲核心的頂級開源工具，擁有全面的技術服務能力，實現互聯網大數據發展的需求。基於Hadoop集羣環境的數據採集系統，利用分佈式網絡爬蟲進行數據抓取,以HDFS作爲底層存儲系統,在其上構建基於HBase的分佈式數據庫對數據進行統一存儲管理。然後根據採集的數據，通過檢索的形式分類數據，進行一個深層次的數據分析工作。
基於Hadoop集羣環境的數據採集技術分析：
1.HDFS
HDFS被設計成適合運行在通用硬件(commodityhardware)上的分佈式文件系統。它和現有的分佈式文件系統有很多共同點。但同時，它和其他的分佈式文件系統的區別也是很明顯的。HDFS是一個高度容錯性的系統，適合部署在廉價的機器上。HDFS能提供高吞吐量的數據訪問，非常適合大規模數據集上的應用。HDFS放寬了一部分POSIX約束，來實現流式讀取文件系統數據的目的。HDFS在最開始是作爲Apache Nutch搜索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 資源管理器，它是一個通用資源管理系統，可爲上層應用提供統一的資源管理和調度，它的引入爲集羣在利用率、資源統一管理和數據共享等方面帶來了巨大好處。
3.MapReduce
大數據處理可以通過MapReduce這一併行處理技術來提高數據的處理速度。MapReduce的設計初衷是通過大量廉價服務器實現大數據並行處理，對數據一致性要求不高，其突出優勢是具有擴展性和可用性，特別適用於海量的結構化、半結構化及非結構化數據的混合處理。
MapReduce將傳統的查詢、分解及數據分析進行分佈式處理，將處理任務分配到不同的處理節點，因此具有更強的並行處理能力。作爲一個簡化的並行處理的編程模型，MapReduce還降低了開發並行應用的門檻。
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