【大数据100分】大数据架构及行业大数据应用(中级教程)-低调大师

【大数据100分】大数据架构及行业大数据应用(中级教程)

2017-04-02 799

【大数据100分】南大通用CTO武新：大数据架构及行业大数据应用〖大数据中级教程〗

主讲嘉宾：武新

主持人：中关村大数据产业联盟副秘书长陈新河

承办：中关村大数据产业联盟

武新，南大通用高级副总裁兼CTO，法国奥尔良大学和法国国家科研中心博士；南大通用GBASE系列数据库产品的总设计师。在著名的甲骨文公司任职12年，是世界顶级的Oracle数据库专家。2010年获得中组部实施的国家“千人计划”荣誉（海外高层次人才引进计划），是国内基础软件行业唯一入选的数据库技术专家。对目前最新兴的列存储技术、压缩技术、SQL优化技术、大型分布式系统等有长期研究和开发经验。曾参与法国家乐福超市、雷诺汽车公司、空客飞机公司、法国航空公司、法国通讯公司等数据库管理的技术支持、咨询和指导工作。

以下为分享实景全文：

主持人：请先介绍下自己和正在做什么。

武新：我85

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大数据处理过程中，如何让Hadoop运行得更快一些？

在数据处理方面，我们发现数据输入速度一般要比的数据处理速度快很多，这种现象在大数据领域尤为明显。随着数据不断膨胀，相应的响应时间自然要有所增加，数据处理的复杂度也在不断提高。作为一个开发者，我们自然非常关注系统的运行速度问题。在云计算领域，一个小技巧也许能带来系统性能的大幅度提升。对于Hadoop来说，如何提升它的速度呢？来看看下文。 Hadoop是用以下的方式来解决速度问题： 1 使用分布式文件系统：这使得负载分摊，并壮大系统 2 优化写入速度：为了获得更快的写入速度，Hadoop架构是设计成先写入记录，然后在进行处理 3 使用批处理(Map/Reduce)来平衡数据传送速度和处理速度。批处理所带来的挑战批量处理的挑战在于，数据必须要间断性地进入才能保证流程正常运作，而如果数据源连续地输入，就会造成系统崩溃。如果我们增加批处理窗口的话，

2017-04-02

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2017-04-02

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