《Storm分布式实时计算模式》—

《Storm分布式实时计算模式》——1.7 总结

2017-07-02 589

本节书摘来自华章计算机《Storm分布式实时计算模式》一书中的第1章，第1.7节,作者：（美）P. Taylor Goetz　Brian O’Neill 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.7 总结

本章中，在没有安装和搭建Storm集群的情况下，我们使用Storm的核心API建立了一个简单的分布式计算程序，覆盖了Storm特性集的大部分内容。Storm的本地模式非常强大，简化了开发，提高了开发效率。但要感受到Storm真正的威力和水平扩展性，还是需要将程序部署在真实的集群上。
下一章，我们会讲如何安装和搭建Storm集群环境，以及如何将topology部署到到分布式环境中。

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符合混合数据结构的数据湖

随着Hadoop的数据湖获得更多的定义和部署，现在开始看起来将与现有的数据仓库技术共存。而混合型数据架构这样一种观点出现在加利福尼亚州圣迭戈召开的2016企业数据世界会议上。 “这不是一个有或没有的事情，而是一个共同存在的事情。”纽约咨询公司CasertaConcepts公司总裁兼首席执行官乔治·卡塞塔在2016年EDW大会上表示，“企业的数据仓库不会消失。即使当我们正在关注Hadoop和Spark和其他所有闪亮的新事物，它仍然存在。” 但是数据湖在大数据科学和分析应用中找到了用武之地。乔治·卡塞塔表示，基于Hadoop的数据湖通常首先要处理大量和快速到达的大量非结构化数据。卡塞塔和其他专家表示，数据湖是大数据的趋势，将为数据专业人员熟悉实践的重要组成部分带来改变。 “我们采数据仓库创建了第一个数据模型，但这已经发生了变化，“卡塞塔说。随着数据湖的采用，这些模型都已落后。“我们不这样做，马上就落后了。”他说。分析和应用其中的一个原因是数据湖与实时数据流关联。随着分析使得业务应用更加紧密，并成为了实时决策的一部分，数据需要尽快地创建和访问。卡塞塔说，这也使得它与数据仓库的工作有很大的...

2017-07-03

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本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第1章，第1.1节,作者：文卡特·安卡姆（Venkat Ankam）更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。第1章从宏观视角看大数据分析本书的目标是让你熟悉 Apache Spark用到的工具和技术，重点介绍Hadoop平台上使用的Hadoop部署和工具。大多数Spark的生产环境会采用Hadoop集群，用户在集成 Spark和Hadoop配套的各种工具时会遇到很多挑战。本书将讲解Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）和另一种资源协商器（Yet Another Resource Negotiator，YARN）面临的集成挑战，以及Spark和Hadoop使用的各种工具。本书还会讨论所有

2017-07-03

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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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