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简述hADoop的特点

hadoop包括hdfs、mapreduce、yarn、核心组件.hdfs用于存储,mapreduce用于计算,yarn用于资源管理.spark包括spark sql、saprk mllib、spark streaming、spark 图计算.saprk的这些组件都是进行计算的.spark sql离线计算,spark

大数据概念:大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯.(在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯

1,中国IDC评述网07月25日报道:在今天举办的英特尔大数据论坛上,IDC中国企业级系统与软件研究部高级研究经理周震刚表示,IDC定义了大数据的四大特征海量的数据规模(volume)、快速的数据流转和动态的数据体系(velocity)、

大数据概念包含几个方面的内涵吧 1. 数据量大,tb,pb,乃至eb等数据量的数据需要分析处理. 2. 要求快速响应,市场变化快,要求能及时快速的响应变化,那对数据的分析也要快速,在性能上有更高要求,所以数据量显得对速度要求有些“大

大数据包含几个方面的内涵吧 1. 数据量大,TB,PB,乃至EB等数据量的数据需要分析处理. 2. 要求快速响应,市场变化快,要求能及时快速的响应变化,那对数据的分析也要快速,在性能上有更高要求,所以数据量显得对速度要求有

集群建立好之后,最好不要再master节点上直接访问提交作业,你可以通过hadoop客户端访问HDFD以及提交作业,只需要你部署hadoop 的conf目录以及bin,lib目录即可,最简单的方法,直接拷贝一你master的hadoop目录到任意机器,就是你的客户端机器

数据局部性(data locality):这是Hadoop的主要特性,指的是直接在存储数据的节点上做CPU密集型计算.显然,SAN/NAS不适用于任何形式的CPU密集型计算.RAID:SAN/NAS采用RAID磁盘阵列进行存储,而Hadoop框架通过复本来确保数据的可靠性和容错性.DAS采用JBOD磁盘数组进行存储,如果Hadoop节点的内置存储容量较小,可以采用DAS做扩展.如果只是想通过Hadoop做数据归档,没有计算,好吧,SAN/NAS是个选择.

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NoSQL太火,冒出太多产品了,保守估计也成百上千了.互联网公司常用的基本集中在以下几种,每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧.1. In-Memory KV Store : Redis in memory key-value store,同时提供了更加丰富的数据结构和

NoSQL不像传统关系型库那样有统一的标准,也不具有普适性.所以要根据应用和数据的存取特征来选择适合的NoSQL.如果以前没有接触过NoSQL,MongoDB是一个比较好的选择,他支持的所以和查询能力是所有NoSQL中最强大的,缺点是

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