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大数据领域开源技术,除了 Hadoop 你还知道哪些?

众所周知,大数据正在以惊人的速度增长,几乎触及各行各业,许多组织都被迫寻找新的创造性方法来管理和控制如此庞大的数据,当然这么做的目的不只是管理和控制数据,而是要分析和挖掘其中的价值,来促进业务的发展。 想要深入发展大数据,闭门造车是不可能的,共通共融是现在趋势,因此,开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术。如今,从小型初创企业到行业巨头,各种规模的供应商都在使用开源来处理大数据和运行预测分析。借助开源与云计算技术,新兴公司甚至在很多方面都可以与大厂商抗衡。 开源大数据的优势不言而喻,但在众多的开源工具中该如何抉择?本文中大数据领域的十个巨头,将有助于你更深入掌握大数据这个行业的发展形势。 1、Hadoop —— 高效、可靠、可伸缩,能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构,并且运行主要的大数据服务和应用程序。 2、Spark —— 使用简单、支持所有重要的大数据语言(Scala、Python、Java、R)。拥有强大的生态系统,成长迅速,对microbatching/batching/SQL支持简单。Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapR...

Spark VS Hadoop 两大大数据分析系统深度解读

大数据,无论是从产业上,还是从技术上来看,都是目前的发展热点。在中国,政府控制着80%的数据,剩下的多由“BAT”这样的大公司拥有,中小企业如何构建自己的大数据系统?其他企业如何建设自己的大数据系统? 推荐两大应用最广泛、国人认知最多的Apache开源大数据框架系统:Spark Hadoop Spark:速度快、易于使用Spark以性能见长,但是它也因易用性而小有名气,原因是它随带易于使用的API,支持Scala(原生语言)、Java、Python和Spark SQL。Spark SQL非常类似于SQL 92,所以几乎不需要经历一番学习,马上可以上手。 Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。 Spark还有一种交互模式,那样开发人员...

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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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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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