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图文并茂:5分钟了解Hadoop

Hadoop原是Hadoop开发者的孩子给自己的大象玩具起的名字。因为原有的数据存储和处理工具对于处理互联网泡沫之后开始出现的海量数据显得力不从心, 所以开发了Hadoop。首先,谷歌提出了MapReduce构架,它能够应对来自整合全球信息任务所产生的数据流,并使这些数据变得具有很高的可访问性。此后,在2005年雅虎开发了基于MapReduce构架的Hadoop。它作为Apache许可协议下的一个开源工具于2007年被正式发布。 几年来,Hadoop已经变成了一个超大规模的操作系统,尤其是应用于时下产生的海量数据所进行的分布式并行处理。像通常的操作系统一样,Hadoop包括完整的文件系统,可编写程序,以及分布式管理这些程序并返回计算结果。 Hadoop支持能同时运行在低廉硬件设备构建的大型集群上的数据密集型分布式应用程序。它是根据Ap

Netflix数据管道的变化历程

去年12月我们的Keystone数据管道正式投入使用,本文我们就来讲讲这些年Netflix数据管道的变化历程。 数据是Netflix的中心,很多的商业决策和产品设计都是依据数据分析而做出的决定。在Netflix,数据管道的目的是对数据进行收集归纳和处理,几乎我们所有的应用都会用到数据管道。下面我们先来看看有关Netflix数据管道的一些统计数据: 每天约5000亿个事件,1.3PB的数据 高峰时段约每秒800万个事件,24GB数据 我们用另外的Atlas系统来管理运营相关的数据所以它并没有出现在上面的列表中。 由于需求的变化和技术的进步,过去几年我们的数据管道发生了很大的改变。下面我们就来介绍一下。 V1.0 Chukwa数据管道 最初数据管道唯一的目的就是把事件信息上传到Hadoop/Hive。如下图中所示,整个架构是比较简单的。Chukwa

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