1、这里的快主要是指的时延。 storm的网络直传、内存计算，其时延必然比hadoop的通过hdfs传输低得多；当计算模型比较适合流式时，storm的流式处理，省去了批处理的收集数据的时间；因为storm是服务型的作业，也省去了作业调度的时延。所以从时延上来看，storm要快于hadoop。 说一个典型的场景，几千个日志生产方产生日志文件，需要进
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2023-07-12 14:05:09
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**Spark和Hadoop哪个更好？**
在大数据领域中，Spark和Hadoop是两个非常流行的框架，它们都可以用来处理大规模的数据集。那么在选择使用哪个框架时，我们应该如何进行评估呢？本文将详细介绍Spark和Hadoop的特点以及如何选择适合自己需求的框架。
**Spark vs. Hadoop**
首先，我们需要了解Spark和Hadoop的特点和适用场景，然后结合自身需求来选择合
原创
2024-04-29 11:41:04
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Hadoop 集群被成功启动后，可以通过如下 URL 访问各节点Namenode: http://<dockerhadoop_IP_address>:9870/dfshealth.html#tab-overview
History server: http://<dockerhadoop_IP_address>:8188/applicationhistory
Datanod
# CDH和Hadoop哪个好？
## 引言
在大数据领域，CDH（Cloudera's Distribution for Hadoop）和Hadoop都是非常流行的工具。CDH是一个包含Hadoop及其生态系统组件的开源发行版，而Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据集的开源软件框架。在选择使用CDH还是Hadoop时，需要考虑多个因素，如功能、性能、可扩展性和易用性。本文将介绍选择
原创
2023-08-22 05:43:19
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Hive是为简化编写MapReduce程序而生的，使用MapReduce做过数据分析的人都知道，很多分析程序除业务逻辑不同外，程序流程基本一样。在这种情况下，就需要Hive这样的用户编程接口。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖於HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑表，就是些表的定义等，也就是表的元数据。使用SQL实现Hive是因为SQL大家都熟悉，转换成本低，类似作用的Pi
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2024-09-03 11:42:00
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# Hadoop CDH和HDP——哪个更好？
在大数据领域，Hadoop是一个非常流行的开源分布式存储和计算框架。然而，由于Hadoop有很多不同的发行版本，如CDH和HDP，很多人对于选择哪个版本更好存在困惑。本文将介绍Hadoop CDH和HDP的特点和区别，并通过代码示例来说明它们的应用场景。
## Hadoop CDH和HDP的概述
CDH（Cloudera Distributio
原创
2023-08-12 06:13:09
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一，了解对比Hadoop不同版本的特性，可以用图表的形式呈现。对比版选择：DKhadoop发行版、cloudera发行版、hortonworks发行版、MAPR发行版、华为hadoop发行版1、DKhadoop发行版：有效的集成了整个HADOOP生态系统的全部组件，并深度优化，重新编译为一个完整的更高性能的大数据通用计算平台，实现了各部件的有机协调。因此DKH相比开源的大数据平台，在计算性能上有了
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2023-07-04 09:13:53
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Hadoop 提供了一个稳定的共享存储和分析系统。存储由HDFS 实现，分析由MapReduce 实现。纵然Hadoop 还有其他功能，但这些功能是它的核心所在。相较于其他系统MapReduce 似乎采用的是一种蛮力方法。即，针对每个查询，每一个数据集-- 至少是很大一部分-- 都会被处理。但这正是它的能力。MapReduce 可以处理一批查询，并且它针对整个数据集处理即席查询并在合理时间内获得结
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2024-01-14 17:57:40
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# Hadoop 和 SQL 转换的比较：哪个更好？有什么区别？
在数据处理和分析的世界中，Hadoop 和 SQL 各自都有独特的优势。本文将帮助你理解它们之间的区别，并提供一个清晰的步骤流程，帮助你实现 Hadoop 和 SQL 的转换。
## 1. 整体流程
在探讨 Hadoop 和 SQL 的比较之前，首先了解整个流程至关重要。以下是一个简单的步骤流程表：
```markdown
什么是NoSQLNoSQL：not only SQL，非关系想数据库NoSQL是一个通用术语指不遵循传统RDBMS模型的数据库数据是非关系的，且不使用SQL作为主要查询语言解决数据库的可伸缩性和可用性问题不针对原子性或一致性问题为什么使用NoSQL互联网的发展，传统关系型数据库存在瓶颈高并发性高存储性高可用性高扩展性低成本NoSQL和关系型数据库对比主要有以下一些区别 对比NoSQL关系
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2023-10-23 09:12:58
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在当前的大数据存储和处理领域，Hadoop和Ceph是两种备受关注的开源软件。Hadoop是一个被广泛应用于分布式存储和计算的软件框架，而Ceph则是一个针对大规模的分布式存储系统的解决方案。那么，究竟Hadoop和Ceph哪个更好呢？
首先，让我们来看看Hadoop。Hadoop作为一个成熟的分布式存储和计算框架，具有很高的可靠性和稳定性。它采用了HDFS（Hadoop分布式文件系统）来存储数
原创
2024-03-05 12:45:39
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# 比较 Hadoop 和 ClickHouse：哪个更适合你的需求？
在大数据处理的领域，有很多工具可以选择。在这篇文章中，我们将探讨 Hadoop 和 ClickHouse 的优缺点，帮助你决定使用哪一个。我们将通过一系列的步骤来实现这一点，并且要借助代码、图表等形式帮助你理解。
## 评估流程
下面是评估 Hadoop 和 ClickHouse 的总体流程：
| 步骤 |
原创
2024-10-19 07:02:04
17阅读
# 如何选择hadoop和hbase
## 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 了解hadoop和hbase的基本概念 |
| 2 | 比较hadoop和hbase的特性和适用场景 |
| 3 | 根据项目需求和规模选择适合的技术 |
| 4 | 学习和实践选定技术的相关知识 |
| 5 | 在项目中应用选定的技术 |
## 操作步骤
### 步骤
原创
2024-06-17 04:08:12
42阅读
Sqoop1：wget http://mirrors.ustc.edu.cn/apache/sqoop/1.4.4/sqoop-1.4.4.bin__hadoop-1.0.0.tar.gztar -xzvf sqoop-1.4.4.bin__hadoop-1.0.0.tar.gzmv sqoop-1.4.4.bin__hadoop-1.0.0 sqoop-1.4.4c
原创
2023-06-09 09:24:32
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Hive基础知识回顾1、Hive与Hadoop的关系
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具（所以Hive的logo跟大象和黄蜂有关），可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。
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2023-08-30 11:15:42
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在任何关于大数据计算框架的讨论上，都不可避免地会谈到Hadoop和Spark，争议学Hadoop还是Spark？Hadoop和Spark哪个更重要？这样的问题的出现，其实更多的是涉足大数据行业还不深的同学们才会有的观点，当你真正对大数据处理有了更深的认识，你就明白，这二者之间，并非“你死我活”的关系。 在大数据学习阶段，关于大数据计算框架的几项技术，包括Hadoop、Spark、Storm、Fli
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2023-07-24 10:51:20
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一、什么是Redisson1.Redisson是架设在Redis基础上的一个Java驻内存数据网格(In-Memory Data Grid)，它实现了分布式和可扩展的Java数据结构。2.它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还实现了可重入锁（Reentrant Lock）、公平锁（Fair Lock）、联锁（MultiLock）、红锁（RedLock）、 读写锁（ReadWriteLoc
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2023-08-30 08:51:02
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关于MapReduceMapReduce与RDBMS的适用场景区别MapReduce适用场景： 1、适合一次写入，多次读取数据的应用 2、对半结构化或者非结构化数据非常有效，非常适用于分析各种日志文件RDBMS 适用场景： 1、适合于点查询和更新 2、能够提供低延迟的数据检索 3、快速的少量数据更新，适合持续更新的数据集 4、适用于结构化数据特征1、尽量在计算节点上存储数据，以实现数据的本地快速访
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2024-01-27 21:55:09
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在日益数字化的社会中，数据处理已经成为各个行业中不可或缺的一部分。而在处理海量数据时，选择合适的系统工具至关重要。在大数据处理领域，Hadoop和Linux系统被广泛应用，并被认为是最好的两个选择之一。那么，Hadoop和Linux系统究竟哪个更好呢？
首先，让我们来看一下Hadoop系统。Hadoop是一个开源的分布式存储和计算系统，专门用于处理大规模数据。它由Apache软件基金会开发，采用
原创
2024-05-07 10:52:40
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1 Hadoop入门教程Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架(http://hadoop.apache.org/)，用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce，HDFS实现存储，而MapReduce实现原理分析处理，这两部分是hadoop的核心。数据在Hadoop中处理的
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2023-07-20 17:40:54
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