常用的大数据工具按主题分类为：语言web框架应用服务器SQL数据访问工具SQL数据库大数据构建工具云提供商现在让我们来讨论一下存储/处理数据用的不同的非SQL工具——NoSQL数据库，内存缓存，全文搜索引擎，实时流，图形数据库，等等。MongoDB—— 一种流行的，跨平台的面向文档的数据库。Elasticsearch——专为云而构建的分布式REST风格搜索引擎。Cassandra——一个开源的分布
# 替代Hadoop的大数据存储方案
在大数据存储领域，Hadoop一直以其强大的存储和计算能力著称。然而，随着数据规模的不断增大和业务需求的多样化，一些替代Hadoop的新型大数据存储方案也逐渐崭露头角。本文将介绍一些替代Hadoop的大数据存储方案，并且通过代码示例来展示它们的使用。
## 1. Apache Spark
Apache Spark是一个快速的、通用的集群计算系统，可以用于
原创
2024-06-13 06:43:30
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在大数据领域，并非每家公司都需要高性能计算(HPC)，但几乎所有使用大数据的企业都采用了Hadoop式分析计算。 HPC和Hadoop之间的区别很难区分，因为可以在高性能计算(HPC)设备上运行Hadoop分析作业，但反之亦然。 HPC和Hadoop分析都使用并行数据处理，但在Hadoop 和分析环境中，数据存储在硬件上，并分布在该硬件的多个节点上。在高性能计算(HPC)中，数据文件的大小
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2023-10-17 10:35:59
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google 的"三驾马车"我们在上一篇文章<大数据技术起源>中知道了，google 为了解决数据量越来越大的问题，开发了分布式存储技术 GFS 和分布式计算技术 MapReduce，这两个技术奠定了大数据技术的发展。如果 google 对这两个技术不开放出来的话，它的影响力也不会很大，可能很多人就不会知道这两个技术，但是 google 分别在 2003 年和 2004 年将这两个技术
文章目录一 基础1.hadoop简介2.hadoop架构设计⑴hadoopcommon hadoop基础设施模块⑵hdfs 分布式文件系统⑶mapreduce 实现在很多机器上分布式并行运算⑷yarn 帮用户调度大量的mapreduce程序,并合理分配运算资源3.hadoop的优缺点⑴优点⑵缺点4.hadoop名词以及他们之间的关系⑴hbase hive hdfs hue⑵spark mapre
# 替代Hadoop的开源大数据技术实现流程
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## 1. 引言
在大数据领域，Hadoop是一个非常受欢迎的开源框架，用于处理和存储大规模数据。然而，随着技术的不断发展，出现了许多替代Hadoop的开源大数据技术，这些技术在性能、易用性和扩展性方面都有不同的优势。本文将介绍如何实现替代Hadoop的开源大数据技术，并为刚入行的小白提供相应的指导。
## 2. 实现流程
下面是实现
原创
2023-12-14 07:46:19
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现在已经进入了2019年了，我在这里给大家整理了2018年成功晋升为 Apache TLP 的大数据相关项目。2018年晋升成 TLP 的项目不多，总共四个，按照项目晋升的时间进行排序的。Apache Trafodion：基于 Hadoop 平台的事务数据库引擎2018年01月10日，Apache Trafodion 成功晋升成 TLP 的，参见这里。Apache Trafodion 最初由 He
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2023-08-23 20:59:21
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【前言】大数据的五大问题：当传统的方法已无法应对大数据的规模、分布性、多样性以及时效性所带来的挑战时，我们需要新的技术体系架构以及分析方法来从大数据中获得新的价值。McKinsey Global Institute在一份报告中认为大数据会在如下几个方面创造巨大的经济价值：·通过让信息更透明以及更频繁被使用，解锁大数据价值 ·通过交易信息的数字化存储可以采集更多更准确、详细的数据用于决策支撑 ·通过
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2024-03-14 22:51:36
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# Hadoop生态 大数据存储
## 什么是Hadoop？
Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，主要用于存储和处理大规模数据。Hadoop基于Google的MapReduce和Google File System (GFS)的论文发展而来，是大数据领域的重要技术。
Hadoop生态系统包括Hadoop Common、HDFS、YARN和MapReduce等组件，其中HDFS用于存
原创
2024-04-24 07:39:34
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Hadoop生态链已经成为如今大数据实际意义上的实现。因此在Hadoop生态下建设数据仓库需要了解一些Hadoop的基本原理。这会对我们将来为什么这么设计数据仓库提供一些解答。Hadoop最基础的两块是它的分布式文件存储(HDFS)和MapReduce计算模型(MR)。通过大数据界的"Hello World"——统计一篇文章中每个单词出现的次数，这样一个案例来跟踪一下Hadoop是怎么做的。HDF
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2023-07-05 21:59:33
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一、大数据概念二、大数据的特点大量（Volume）：顾名思义数据量非常大，达到TB级甚至EB级；高速（Velocity）：在处理数据上的速度比较快，分布式的运算；多样性（Variety）：在处理数据上可以处理结构化，非结构化的数据以及包括日志、音频、视频、地理位置等多类型的数据，比以往处理数据以文本和结构化的数据提出了更高的要求；价值密度（Value）：通过大数据我们可以分析数据，得到我们想要的价
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2023-11-16 21:12:00
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单机时代，主要使用的是RAID（独立磁盘冗余阵列）就是将多块普通磁盘组成阵列，共同对外提供服务。分布式时代，主要解决方案是分布式文件系统。 大数据技术主要是解决大规模数据的计算处理问题，但是要对数据计算，首先要解决的是大规模数据的存储问题。主要分为以
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2023-10-25 21:32:10
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Hadoop首先什么是HadoopHadoop的优势Hadoop1.0，2.0，3.0的区别（面试题）Hadoop组成Hadoop之HDFSHDFS的定义架构图如下： 首先什么是HadoopHadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。以一种可靠，高效，可伸缩的方式进行数据处理。广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。主要解决，海量数据的存储和海量数据
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2023-07-12 12:31:00
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大数据大数据简要概念指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。需要新处理模式，才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据作用主要解决：通过对海量数据的存储和分析计算，找出其中的价值。数据单位按顺序给出数据存储单位:bit、ByteKB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YBBB、NB、DB。i Byte= 8bit ik=1
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2023-10-15 01:07:35
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SequenceFile是一个由二进制序列化过的key/value的字节流组成的文本存储文件。基于压缩类型CompressType，共有三种SequenceFile Writer：public static enum CompressionType {
原创
精选
2014-07-30 17:18:08
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# Hadoop大数据平台存储资源的实现指南
在现代数据处理和分析中，Hadoop已成为处理大数据的核心平台之一。对于刚入行的小白，掌握如何在Hadoop上存储资源是非常重要的。本文将带你一步一步地了解如何在Hadoop大数据平台上实现存储资源。
## 实现流程概述
以下是Hadoop大数据平台存储资源的实现流程表：
| 步骤 | 描述
# 替代 Hadoop 开源对象存储的实现方法
随着大数据技术的迅猛发展，Hadoop 已不再是唯一的数据存储解决方案。为了有效地替代 Hadoop，我们可以考虑使用其他开源对象存储解决方案，如 MinIO 和 Ceph。本文将深入探讨替代 Hadoop 的步骤和方法，旨在帮助你更好地理解并实施这一过程。
## 替代 Hadoop 开源对象存储的流程
我们将整个过程分为几个关键步骤，下面是一
分享大数据技术与Hadoop之间的关系，在现如今，随着面对当前企业级用户对于自建数据中心兴趣的不断扩大，以及大数据正在以惊人的速度增长几乎触及各行各业，而大数据是一种新兴的数据挖掘技术，它正在让数据处理和分析变得更便宜更快速。大数据技术一旦进入超级计算时代，很快便可应用于普通企业，在遍地开花的过程中，它将改变许多行业业务经营的模式。但是很多人对大数据存在误解，下面就来缕一缕大数据与Hadoop之间
# 大数据 Hadoop 国产化替代品解析
随着大数据时代的到来，Hadoop作为一种开源的分布式计算框架，广泛应用于数据处理和存储。但由于其在国内外的使用上存在技术壁垒，部分企业开始寻求国产化的替代品。本文将对国内主要的大数据处理框架进行介绍，并附带代码示例以加深理解。
## 一、国产化替代品概述
国产化替代品主要是针对Hadoop生态系统的开源或商业解决方案，主要包括：
1. **Ap
长期以来，Hadoop 这个词铺天盖地，几乎成了大数据的代名词。三年之前，提起超越 Hadoop 这件事，似乎还显得难以想象。但三年后的今天，这一情况发生了一些改变。早在 2012 年，知名媒体 SiliconANGLE 就针对 Twitter 平台上的大数据专业人士做了一项调查。调查结果显示：这些专业人士日常谈论 NoSQL 等技术（如 MongoDB）的次数要远多于 Hadoop。这表明，至少
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2023-09-30 14:51:04
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