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一文教你看懂大数据的技术生态圈 Hadoop,hive,spark

一文教你看懂大数据的技术生态圈 Hadoop,hive,spark 2015-03-19 MaXiaoYu 腾讯大数据 腾讯大数据 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择。 大数据,首先你要能存的下大数据。 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器。 HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千台机器,但是你看到的是一个文件系统而不是很多文件系统。比如你说我要获取/hdfs/tmp/file1的数据,你引用的是一个文件路径,但是实际的数据存放在很多不同的机器上。你作为用户,不需要知道这些,就好比在单机上你不关心文件分散在什么磁道什么扇区一样。HDFS为你管理这些数据。存下的数据之后,你就开始考虑怎么 处理数据。虽然HDFS可以为你整体...

SCALA当的trait

不是特别懂,但感觉和RUBY当中的MIX-IN功能有几分相似,这又扯到了多重继承及JAVA当中的接口虚拟类了。。 package com.hengheng.scala class UseTrait { } trait Logger { def log(msg : String) { println("log : " + msg) } } trait ConsoleLogger extends Logger { override def log(msg : String) { println(msg) } } class Test extends ConsoleLogger { def test() { log("Here is Spark!") } } class ConcreteLogger extends Logger { def concreteLog { log("It's me!") } } object UseTrait extends App { var logger = new ConcreteLogger logger.concreteLog var test = n...

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