方广资本领投大数据"核心技术的hadoop公司

这个只能说是主流技术，不是核心技术；目前国内很多公司在大数据方面主要使用Hadoop生态系统中的技术，如Hadoop、yarn、zookeeper、kafka、flume、spark、hive、Hbase等。这些东西用的比较多，不仅仅是这些技术，还有应用技术的便利性，数据分析的方向。所以这个问题你先有问题。大数据是一个方向领域，就像你问什么是饮食，饮食的哪些方面。

在ForresterResearch最近的一份研究报告中，评估了整个数据生命周期中22项技术的成熟度和轨迹。这些技术为大数据的实时性、预测性和全面洞察性做出了巨大贡献。1.预测分析技术这也是大数据的主要功能之一。预测分析允许公司通过分析大数据源来发现、评估、优化和部署预测模型，从而提高业务绩效或降低风险。同时，大数据的预测分析也与我们的生活息息相关。

大数据量巨大，格式多样。大量数据由家庭、制造工厂和办公室、互联网交易、社交网络活动、自动化传感器、移动设备和科学研究仪器中的各种设备产生。其爆炸式的增长已经超过了传统IT基础设施的处理能力，给企业和社会带来了严峻的数据管理问题。因此，需要开发新的数据架构，围绕“数据采集、数据管理、数据分析、知识形成、智能行动”的全过程来开发和利用这些数据，释放数据更多的隐藏价值。

随着科技的发展，人们已经能够制造出具有处理功能的极其微小的传感器，并开始将这些设备广泛地布置在社会的各个角落，通过这些设备来监控整个社会的运行。这些设备将不断生成自动生成的新数据。因此，在数据收集方面，要对来自网络的数据，包括物联网、社交网络、机构信息系统等，附加时间和空间的标记，去伪存真，尽可能收集异构甚至异构的数据，必要时与历史数据进行对比，多角度验证数据的全面性和可信度。

Hadoop核心architecture，分为四个模块:1。Hadoop通用性:提供Hadoop模块需要的Java类库和工具。2.HadoopYARN:提供任务调度和集群资源管理功能。3.HadoopHDFS:分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问。4.HadoopMapReduce:大数据的离线计算引擎，用于大规模数据集的并行处理。

Hadoop项目是一个开源软件，旨在实现可靠、可扩展和分布式计算。可靠:有了备份，数据不容易丢失，Hdfs可以备份数据。可扩展:存储不足，加磁盘，加机器挂磁盘分析CPU内存资源不足，加机器和内存分布式计算:多台机器同时计算一个任务的一部分，然后汇总每次计算的结果，hadoop核心Component用于解决两个核心问题:存储和计算核心Component:1)Hadoop common:一组分布式文件系统和通用I/O组件和接口(序列化、JavaRPC和持久性)。