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关于数据分析软件市场,这八大苗头才是真正的大势所趋!

紧张精彩的2015年已经结束了,现在是时候回过头来看一看数据分析软件市场的潮流。 已经有几个趋势继续变得壮大(比如开源,云托管,基于Hadoop的SQL解决方案),同时AWS上的Redshift开始成为数据仓库中的一支重要力量。 SQL解决方案继续在Hadoop的生态系统里大行其道 除了Spark,大部分Hadoop的生态系统里的新闻都来自Presto, Impala and Drill。 关于MapReduce继任者的斗争还在持续,而在列表中的所有候选者的一个主要的共同点就是他们都提供SQL界面。这个趋势从2010年Hive开始逐渐取代Pig就一直如此。 因为太多的Hadoop生态系统提供的价值围绕在分析和商业智能上,而过去数十年整个分析世界已经运行在SQL的基础之上,并且围绕它建立了很多无法替代的公司竞争力,所以在经过了很多关于NoSQL和Hadoop的憧憬以后,大家发现还是要回过头来面对这个事实。 Druid看起来要火 在主流的大规模基于内存的OLAP数据库中,LinkedIn的Pinot和Metamarkets的Druid是两个主流选择。 Druid似乎从Yahoo得到了不少关...

《Hadoop与大数据挖掘》——2.4 Hadoop编程开发

本节书摘来自华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章,第2.4节,作者 张良均 樊哲 位文超 刘名军 许国杰 周龙 焦正升,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.4 Hadoop编程开发 Hadoop框架最核心的设计就是HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。本节就MapReduce开发相关内容进行分析,包括HDFS Java API操作、MapReduce原理、MapReduce相关流程组件配置及编程等。最后将给出两个算法:Kmeans算法、Tf-idf算法的动手实践,加深对MapReduce编程的认识和理解。 2.4.1 HDFS Java API操作 Hadoop中关于文件操作类基本上是在org.apache.hadoop.fs包中,

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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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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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