Hadoop和大数据：60款顶级开源工具-低调大师

Hadoop和大数据：60款顶级开源工具

2017-05-01 692

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说到处理大数据的工具，普通的开源解决方案（尤其是Apache Hadoop）堪称中流砥柱。弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测，在接下来几年，“100%的大公司”会采用Hadoop。Market Research的一份报告预测，到2011年，Hadoop市场会以58%的年复合增长率（CAGR）高速增长；到2020年，市场产值会超过10亿美元。IBM更是非常看好开源大数据工具，派出了3500名研究人员开发Apache Spark，这个工具是Hadoop生态系统的一部分。

这回我们推出了最新的顶级开源大数据工具排行榜。这个领域最近方兴未艾，许多新项目纷纷启动。许多最知名的项目由Apache基金会管理，与Hadoop密切相关。

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Apache Kylin权威指南3.1　为什么要增量构建

第3章增量?构建第2章介绍了如何构建Cube并利用其完成在线多维分析的查询。每次Cube的构建都会从Hive中批量读取数据，而对于大多数业务场景来说，Hive中的数据处于不断增长的状态。为了支持Cube中的数据能够不断地得到更新，且无需重复地为已经处理过的历史数据构建Cube，因此对于Cube引入了增量构建的功能。我们将Cube划分为多个Segment，每个Segment用起始时间和结束时间来标志。Segment代表一段时间内源数据的预计算结果。在大部分情况下（例外情况见第4章“流式构建”），一个Segment的起始时间等于它之前那个Segment的结束时间，同理，它的结束时间等于它后面那个Segment的起始时间。同一个Cube下不同的Segment除了背后的源数据不同之外，其他如结构定义、构建过程、优化方法、存储方式等都完全相

2017-05-01

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Google已经停用自己研发的，部署在服务器上，用以分析数据的MapReduce，转而支持一个新的超大规模云分析系统Cloud Dataflow。 MapReduce一直是服务器集群上做并行分布式计算的一个非常受欢迎的基础架构和编程模型。它是被广泛部署并已经成为很多公司商业产品的大数据基础架构平台Hadoop的基础。但是近日，这项技术已经不能处理谷歌想要分析的大量数据。技术基础设施部高级副总裁UrsHölzle表示，一旦数据规模达到数PB级字节，处理起来将变得非常困难。 “我们已经不再使用MapReduce。”Hölzle在周三于旧金山举行的谷歌I/O大会上发表主题演讲时表示，公司已经在几年前停止使用这个系统。 Cloud DataFlow，将作为一项服务提供给使用它们云服务的开发者，这些服务并没有MapReduce的扩展限制。 “

2017-05-01

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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。

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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。

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WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。