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mac os 下安装hadoop-2.7.3+hive-2.1.1+sqoop-1.99.3

hadoop 安装 安装jdk vim ~/.bash_profile export JAVA_HOME="YOUR_JAVA_HOME" export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin 配置完成后,运行 java -version -------------- java version "1.8.0_121" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_121-b13) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.121-b13, mixed mode) ssh免密登入 ssh-keygen -t rsa cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys ssh localhost # 验证 配置hadoop 下载hadoop,解压到指定目录,这里是/opt配置系统变量 vim ~/.bash_profile export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.7.3 export HADOOP_PREFI...

大数据下的数据分析平台架构

时间:2011-08-15 14:59作者:谢超 随着互联网、移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB,对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。 谢超 Admaster数据挖掘总监,云计算实践者,10年数据仓库和数据挖掘咨询经验,现专注于分布式平台上的海量数据挖掘和机器学习。 作为一家互联网数据分析公司,我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”。多年来在严苛的业务需求和数据压力下,我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法,最终落地于Hadoop平台之上。 Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势,事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。本文主要介绍一种基于Hadoop平台的多维分析和数据挖掘平台架构。 大数据分析的分类 Hadoop平台对业务的针对性较强,为了让你明确它是否符合你的业务,现粗略地从几个角度将大数据分析的业务需求分类,针对不同的具体需求,应采用不同的数据分析架构。 按照数据分析的实时性,分为实时数据分析和离线数据分析两种...

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