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《R与Hadoop大数据分析实战》一1.4 Hadoop的安装

本节书摘来自华章出版社《R与Hadoop大数据分析实战》一书中的第1章,第1.4节,作者 (印)Vignesh Prajapati,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 1.4 Hadoop的安装 现在假定你已经了解了R语言,知道它是什么,如何安装它,它的主要特点是什么,以及为什么要使用它。现在,我们需要知道R的局限性(这样能更好地引入对Hadoop的介绍)。在处理数据前,R需要将数据加载到随机存取存储器(RAM)。因此,数据应该小于现有机器内存。对于数据比机器内存还要大的,我们将其看做大数据(由于大数据还有许多其他定义,这只适用于我们现在所说的例子)。为了避免这类大数据问题,我们需要扩展硬件配置,但这只是一个临时解决方案。为了解决这一问题,我们需要使用一个Hadoop集群,能够存储大数据并在大型计算机集群进行并行计算

Spark 是否真的比 MapReduce 技高一筹

Apache 基金会下的 Spak 再次引爆了大数据的话题。带着比 Hadoop MapReduce 速度要快 100 倍的承诺以及更加灵活方便的 API,一些人认为这或许预示着 Hadoop MapReduce 的终结。 作为一个开源的数据处理框架,Spark 是如何做到如此迅速地处理数据的呢?秘密就在于它是运行在集群的内存上的,而且不受限于 MapReduce 的二阶段范式。这大大加快了重复访问同一数据的速度。 Spark 既可以单独运行,也可以运行在 Hadoop YARN 上(注:Hadoop第二代框架中的改进框架,用于将资源管理和处理组件分开,基于YARN的结构不受 MapReduce 约束),此时 Spark 可以直接从 HDFS (Hadoop Distributed File System 分布式文件系统)中读取数据。 诸如 Yahoo(雅虎)、Intel(因特尔)、Baidu(百度)、Trend Micro(趋势科技)和 Groupon(高朋)等公司已经在使用 Spark 了。 听上去好像 Spark 已经注定要取代 Hadoop MapReduce 了。但真的是这样...

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Apache Tomcat

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Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。

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