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数据开源工具:Hadoop为企业带来什么?

熟悉大数据的人一定不会对大名鼎鼎的Hadoop工具陌生,Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。这核心的两点为其成为数据挖掘平台打下基础。 Hadoop为企业带来什么? 随着主存储器成本的不断下降,和过去相比,公司可以将更多的数据存到存储器中。并且,将多台计算机连到服务器集群也变得更容易了。大数据时代的来临,让数据挖掘也变得越来越重要。Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。 大数据时代 而对于企业来说,要想让大数据变为智能数据,首先要将这个“庞然大物”抽丝剥茧,也即数据挖掘。在这方面Hadoop平台真是强项,这也是众多企业在大数据领域使用Hadoop的原因。之所以选择Hadoop,是因为它给企业带来了价值。具体来讲,又有哪些方面呢? 第一,Hadoop具有成熟的生态圈 成熟的生态圈代表的未来的发展方向...

剖析大数据平台的数据处理

无论是采集数据,还是存储数据,都不是大数据平台的最终目标。失去数据处理环节,即使珍贵如金矿一般的数据也不过是一堆废铁而已。数据处理是大数据产业的核心路径,然后再加上最后一公里的数据可视化,整个链条就算彻底走通了。 如下图所示,我们可以从业务、技术与编程模型三个不同的视角对数据处理进行归类: 业务角度的分类与具体的业务场景有关,但最终会制约技术的选型,尤其是数据存储的选型。例如,针对查询检索中的全文本搜索,ElasticSearch会是最佳的选择,而针对统计分析,则因为统计分析涉及到的运算,可能都是针对一列数据,例如针对销量进行求和运算,就是针对销量这一整列的数据,此时,选择列式存储结构可能更加适宜。 在技术角度的分类中,严格地讲,SQL方式并不能分为单独的一类,它其实可以看做是对API的封装,通过SQL这种DSL来包装具体的处理技术,从而降低数据处理脚本的迁移成本。毕竟,多数企业内部的数据处理系统,在进入大数据时代之前,大多以SQL形式来访问存储的数据。大体上,SQL是针对MapReduce的包装,例如Hive、Impala或者Spark SQL。 Streaming流处理可以实时地接...

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Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,系统可移植性好、使用方便、功能强,适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

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