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后Hadoop时代的大数据架构(转)

原文:http://zhuanlan.zhihu.com/donglaoshi/19962491作者: 董飞 提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x 进化到目前的2.6版本。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充。我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答,为了给大家有个铺垫,简单讲一些相关开源组件。 背景篇 Hadoop:开源的数据分析平台,解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储,一台计算机无法在要求的时间内进行处理)的可靠存储和处理。适合处理非结构化数据,包括HDFS,MapReduce基本组件。 HDFS:提供了一种跨服务器的弹性数据存储系统。 MapReduce:技术提供了感知数据位置的标准化处理流程:读取数据,对数据进行映射(Map),使用某个键值对数据进行重排,然后对数据进行化简(Reduce)得到最终的输出。 Amazon Elastic Map...

关于云数据管理的复兴之路是怎样的?

在最近前往荷兰的商务旅程中,我开始沉思Baruch Spinoza(荷兰)的深远影响。Spinoza是文艺复兴时期的伟大哲学家,与当时的同龄人不同,Spinoza强烈反对传统的神学观点。他的名言之一是:“不要对新思想感到惊讶。因为众所周知,一件事不被许多人接受并不意味着它本身不是真的”。 他认为除了相对特定的情况,事物没有本质上的好坏之分。这让我联想到纷繁的数据库,它们从黑暗的“前云时代”演化而来,尽管当今市场上有各种各样的数据库,但每个数据库都有自己的用途。我们可以自由地从多个数据库中选择,选择多方面的层,将庞然大物分解为微服务,通过利用各种云数据管理工具和技术在构建现代云应用程序方面进行创新。 云计算前世(BC) 我们如何看待数据库的历史遗留问题:计算机信息处理的早期,借由SQL数据库的优点我们得以一统数据管理领域。在那些落后的年代,如果数据增长到几GB,数据库就会被认为相当庞大了。 然后到了中世纪时期,MySQL在1995年提出开源许可模式,并在数据管理领域产生了第一个连锁反应。 随着数据变得越来越大,越来越多的应用程序开始转向云计算,数据库技术出现了一种新的动向,大数据分析和云...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。