Hadoop流式应用开发过程
2016-09-19 17:13:56 0 举报
Hadoop流式应用开发过程主要包括以下几个步骤:首先,开发者需要设计和实现数据源和数据接收器,这些组件负责数据的输入和输出。其次,开发者需要编写处理数据的Mapper和Reducer函数,这些函数定义了数据处理的逻辑。然后,开发者需要在Hadoop集群上部署和运行这些函数。在运行过程中,Hadoop会自动调度和管理任务,确保数据处理的高效性和可靠性。最后,开发者需要对处理结果进行分析和优化,以满足实际应用的需求。整个开发过程需要对Hadoop的架构和API有深入的理解,同时也需要具备一定的编程能力。
作者其他创作
大纲/内容
否
数据提取阶段
数据准备
持续构建脚本编写并完成构建
是否通过审查
是
任务代码经由他人审查
结束
Hadoop组
是否通过
流分析结果服务化开发
提供数据是否为流式
流式分析任务验收
自动化测试/检查工具配置并完成测试
ETL组
流数据服务任务测试
部署到生产环境
最终验收阶段
项目经理
最终验收
流式处理架构设计
数据处理阶段
流式分析任务开发
详细需求
持续部署脚本编写并部署到测试环境
开始
需求工单
需求发起人
流数据服务任务开发
填写需求工单
架构师
流分析结果服务化测试
架构设计方案及数据流水线
提交文档与源码
数据分析阶段
流式数据摄取及预处理任务开发
数据服务阶段
需求拆解
运维工程师
流式数据
流数据服务任务验收
结果无需服务化
流分析结果存储任务开发
批量数据引擎存储
开发工程师
需求任务阶段
结果需要服务化
产出数据类型是否为流式数据
批量文件存储
流式分析任务测试
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