《R与Hadoop大数据分析实战》一1.5　Hadoop的特点-低调大师

《R与Hadoop大数据分析实战》一1.5　Hadoop的特点

2017-07-02 586

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1.5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

1.5　Hadoop的特点

Hadoop是围绕两个核心概念专门设计的：HDFS和MapReduce。这两者都与分布式计算相关。MapReduce被认为是Hadoop的核心并对分布式数据执行并行处理。
Hadoop的特点如下：
HDFS
MapReduce

1.5.1　HDFS简介

HDFS是Hadoop自带的机架感知文件系统，这是Hadoop中的一个基于UNIX的数据存储层。HDFS起源于Google文件系统概念。Hadoop的一个重要特征是数据分区和通过许多（成千的）主机的计算以及以并行、接近它们的数据的方式执行的应用程序计算。在HDFS上，数据文件在集群里被

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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

2017-07-03

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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...

2017-07-03

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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。

Rocky Linux

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。