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十八款Hadoop工具帮你驯服大数据

Hadoop已经通过自身的蓬勃发展证明,它不仅仅是一套用于将工作内容传播到计算机群组当中的小型堆栈--不,这与它的潜能相比简直微不足道。这套核心的价值已经被广泛证实,目前大量项目如雨后春笋般围绕它建立起来。有些项目负责数据管理、有些负责流程监控、还有一些则提供先进的数据存储机制。 Hadoop业界正在迅速发展,从业企业拿出的解决方案也多种多样,其中包括提供技术支持、在托管集群中提供按时租用服务、为这套开源核心开发先进的功能强化或者将自有工具添加到方案组合当中。 在今天的文章中,我们将一同了解当下Hadoop生态系统当中那些最为突出的杰作。总体而言,这是一套由众多工具及代码构成的坚实基础、共同聚集在"Hadoop"这面象征着希望的大旗之下。 Hadoop 虽然很多人会把映射与规约工具广义化称为Hadoop,但从客观角度讲、其实只有一小部分核心代码算是真正的Hadoop。多个工作节点负责对保存在本地的数据进行功能执行,而基于Java的代码则对其加以同步。这些工作节点得到的结果随后经过汇总并整理为报告。第一个步骤被称为"映射(即map)",而第二步骤则被称为"规约(reduce)"。 Ha...

Spark入门到精通视频学习资料--第二章:Spark生态系统介绍,Spark整体概述与Spark编程模型(2讲)

概述 什么是Spark ◆ Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。其架构如下图所示: Spark的适用场景 ◆ Spark是基于内存的迭代计算框架,适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多,所需读取的数据量越大,受益越大,数据量小但是计算密集度较大的场合,受益就相对较小 ◆ 由于RDD的特性,Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用,例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。 ◆ 总的来说Spark的适用面比较广泛且比较通用。 详细内容请参考视频: Spark概述与编程模型(上) http://pan.baidu.com/s/1kT9okBl Spark...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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