计费系统中需要用到大量的小文件存储，之前一直用的hadoop的hdfs存储。来讨论下hadoop为啥不适用现在的项目：1.计费文件比较小，一般都是几十KB，最大也不过几MB. 用Hadoop，每个文件都会占用128M的chunk，空间浪费。2.研发项目都是基于go的，hadoop的go写的客户端gowfs实在是不好用，本身hadoop也不提供go的api（好像只支持java和c的）3.hado
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2023-07-21 14:34:17
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hadoop 替代方案(Not better, not worse… just different)“React.js is so much better than Angular”. “Java sucks, no one uses it anymore… we should use Golang”. “Pineapple is the worst pizza topping”. You’ve
各种在线报道关于Hadoop作为大数据框架，使人想起关于马克吐温的死亡被夸张报道的引用转载。Hadoop是非常活跃的，众多的机构再他们的大数据和分析方案中继续将它作为一个重要组成部分。Apache的Spark，一个新的大数据框架， 已被描述为一个替代Hadoop的可能。一些观点认为，Spark由于比旧的框架更容易理解和强大，因此在新兴的大数据和分析项目中更适合。实际上，而不是替代Hadoop，Sp
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2023-09-13 23:41:05
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大数据（big data），一般来说是指无法在可承受的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。本文汇总了大数据面试中常见的问题及解答方案，供大家参考：1、Spark能否取代Hadoop？答： Hadoop包含了Common,HDFS,YARN及MapReduce，Spark从来没说要取代Hadoop，最多也就是取代掉MapReduce
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2023-07-12 12:46:54
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随着 Hadoop 应用的不断拓展，使很多人陷入了对它的盲目崇拜中，认为它能解决一切问题。虽然Hadoop是一个伟大的分布式大型数据计算的框架，但Hadoop不是万能的。比如在下面这几种场景就不适合使用Hadoop：1、低延迟的数据访问Hadoop并不适用于需要实时查询和低延迟的数据访问。数据库通过索引记录可以降低延迟和快速响应，这一点单纯的用Hadoop是没有办法代替的。但是
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2023-07-12 15:03:05
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这里写目录标题一、PPO算法（1）简介（2）On-policy？（3）GAE （Generalized Advantage Estimation)三、代码代码解析： 一、PPO算法（1）简介PPO算法是一种强化学习中的策略梯度方法，它的全称是Proximal Policy Optimization，即近端策略优化1。PPO算法的目标是在与环境交互采样数据后，使用随机梯度上升优化一个“替代”目标函
Hadoop一直是一个较为热门的词汇。Hadoop最初是Yahoo公司为了处理海量数据而开发的一款开源架构。在许多人眼里，大数据一词与Apache的Hadoop几乎同义。随着越来越多的企业对大数据逐渐熟悉，可以预计2013年管理大数据的各类方案将会成为业界热点。
RainStor CEO John Bantleman曾提醒各IT企业注意一点，虽然Hadoop为现今热门的大数据
《颠覆大数据分析 基于StormSpark等Hadoop替代技术的实时应用》 为什么要超越Hadoop MapReduceHadoop的适用范围Hadoop缺乏对象数据库连接（ODBC）Hadoop不适合所有类型的应用程序
hadoop不适合分片数据Hadoop不适合迭代式计算海量数据分析所需的计算范式分类（7大任务）基础分析线性代数计算广义的多体问题图论问题优化积分比对问题Had
## tdengine替代hadoop的实现步骤
在当今的数据处理领域，许多企业选择使用 TDengine 作为 Hadoop 的替代品，特别是对于实时数据处理和高频数据写入的需求。下面将具体介绍如何实现这一过程。
### 流程步骤
| 步骤 | 说明 |
|------|--------------------------|
| 1 | 安装
在Clickhouse 20.8.2.3 版本中新增一个数据库引擎，将clickhouse模拟为MySQL的从库，可以通过mysql的binlog实时的接收来自mysql的数据并在clickhouse物化,极大提升了数仓的查询性能和数据同步的时效性。同时增加了获取mysql数据的方式，除了mysql协议和mysql函数和mysql表引擎，clickhouse可以作为mysql的从库。ClickHo
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2023-07-10 13:25:13
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一、【Spark和MapReduce对比】【总结】 尽管Spark相对于Hadoop而言具有较大优势，但Spark并不能完全替代Hadoop 1、在计算层面，Spark相比较MR（MapReduce）有巨大的性能优势，但至今仍有许多计算工具基于MR构架，比如非常成熟的Hive，hive的底层默认是MapReduce，但是可以经过与spark重新编译后，底层计算框架换成spark。 2、Spark仅
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2023-09-21 00:31:31
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1 层级结构Table (HBase 表) Region(表的Regions) Store(Region中以列族为单位的单元) MemStore (用于写缓存) StoreFile (StoreFiles for each Store for each Region for the table) Block (读写的最小单元)2 重要成员2.1 RegionRegion是HBase数据存储和管理的
Spark框架一、Spark概述1.1 Spark是什么1.2 Spark & Hadoop1.3 Spark / Hadoop（1）Hadoop MapReduce（2） Spark1.4 Spark核心模块 一、Spark概述1.1 Spark是什么Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。1.2 Spark & HadoopSpark与Hadoop的
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2023-09-01 11:06:45
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# 国产替代Hadoop——Rapid大数据平台
## 背景介绍
Hadoop是一个用于大规模数据存储和处理的开源软件框架。然而，由于Hadoop的复杂性和成本较高，近年来国内企业对于国产替代Hadoop的需求日益增加。Rapid大数据平台便是一款国产替代Hadoop的解决方案，它具有高性能、易用性和低成本等优势。
## Rapid平台架构
Rapid平台采用分布式架构，包括数据存储层、计算引
# Hadoop替代方案：探索大数据技术的新天地
随着大数据技术的快速发展，Hadoop作为早期的分布式计算框架，虽然在数据存储和处理方面取得了巨大成功，但随着时间的推移，其局限性也日益凸显。本文将探讨Hadoop的替代方案，并提供一些代码示例和状态图、序列图来帮助读者更好地理解这些替代方案。
## Hadoop的局限性
Hadoop主要基于MapReduce编程模型，虽然在处理大规模数据集
系统介绍技术挑战 - 功能性改进 - 性能改进 - 稳定性改进总结系统介绍我们这个系统的名字叫 Carmel，它是基于开源的 Hadoop 和 Spark 来替换传统的数据仓库
我一度是Hadoop的忠实拥护者。我喜欢它可以轻而易举地处理PB级别的数据，喜欢它可以将运算扩展到数千个节点的分布式计算能力，也喜欢它存储和加载数据的灵活性。但在经历过一系列的探索与使用之后，我对Hadoop非常失望。下面就是我为什么不使用Hadoop做数据分析的见解。Hadoop只是一个框架，而非一种完备的解决方案。人们期望Hadoop可以圆满地解决大数据分析问题，但事实是，对于简单的问题Had
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2023-08-02 00:20:51
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1. ClickHouse简介和特点ClickHouse是一个面向联机分析处理(OLAP)的开源的面向列式存储的DBMS，简称CK, 与Hadoop, Spark相比，ClickHouse很轻量级,由俄罗斯第一大搜索引擎Yandex于2016年6月发布, 开发语言为C++。上一款战斗名族开源的还是火爆全球的nginx。 ClickHouse优点：不依赖Hadoop生态圈，引入jar开箱即用；不同于
## Hadoop国产替代软件
### 引言
Hadoop是一个非常流行的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理领域。然而，由于Hadoop是一个开源软件，其核心代码由Apache组织维护，因此在一些特定的场景下，使用国产替代软件可能更为适合。本文将介绍一些Hadoop的国产替代软件，并通过代码示例进行说明。
### Flink
Flink是一个由中国团队开发的流式处理引擎，它提供了和Ha
# Hadoop国产替代方案实现指南
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现“Hadoop国产替代方案”。本文将介绍整个实施过程，并提供每个步骤中需要执行的代码和相应的注释。
## 整体流程
下面的表格展示了实现“Hadoop国产替代方案”的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 安装国产替代方案的运行环境 |
| 步骤2 | 配
