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图示：DKhadoop技术技术架构图

hadoop框架结构核心：

hadoop的框架结构最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算。

大数据一体化开发框架：

大数据的应用开发过于偏向底层，设计技术面非常广泛，学习的难度自然要大的很多。对于新手入门更是难上加难。DKhadoop则是大快搜索将一系列技术框架在底层进行了重新封装。把大数据开发中的一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低了大俗局的学习门槛，降低开发难度。

DKhadoop框架结构构成模块：

我们以DKhadoop发行版为例：

1、框架由：数据源与SQL引擎、数据采集（自定义爬虫）模块、数据处理模块、机器学习算法、自然语言处理模块、搜索引擎模块，六部分组成。

2、大快的大数据通用计算平台（DKH），已经集成相同版本号的开发框架的全部组件。如果在开源大数据框架上部署大快的开发框架，需要平台的组件支持如下：

（1）数据源与SQL引擎：DK.Hadoop、spark、hive、sqoop、flume、kafka

（2）数据采集：DK.hadoop

（3）数据处理模块：DK.Hadoop、spark、storm、hive

（4）机器学习和AI：DK.Hadoop、spark

（5）NLP模块：上传服务器端JAR包，直接支持

（6）搜索引擎模块：不独立发布

Dkhadoop是大快深度整合，重新编译后的HADOOP发行版，可单独发布。独立部署FreeRCH（大快大数据一体化开发框架）时，必需的组件。DK.HADOOP整合集成了NOSQL数据库，简化了文件系统与非关系数据库之间的编程；DK.HADOOP改进了集群同步系统，使得HADOOP的数据处理更加高效。

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