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《Spark与Hadoop大数据分析》一一1.4 实际环境中的用例

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1.4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。 1.4 实际环境中的用例 让我们来看看大数据分析用例的不同类型。总体而言,大数据分析用例可以分为以下 5 类:客户分析:数据驱动的客户分析对于深化客户关系和提高收入很有必要。运营分析:性能和高质量服务是维持客户的关键,从制造业到健康服务业,任何行业都是如此。数据驱动的产品和服务:与不断增长的业务需求相匹配的新产品和服务。企业数据仓库(Enterprise Data Warehouse,EDW)优化:早期的数据仓库架构至今已经有 20 年历史了。企业需要让 EDW 架构实现现代化,以处理海量数据。特定领域的解决方案:特定领域的解决方案为企业提供了

数据太大?你该了解Hadoop分布式文件系统

大数据时代来了。当所有人都争吵着这件事情的时候,当所有企业都看好大数据的发展前景的时候,却都很少关注这些数据从哪儿来,我们有没有足够优秀的技术能力处理这些数据。 联网设备增加 数据量随之上升 网络的发展无疑为我们迎接大数据时代、智能计算时代铺好了路。根据研究公司的预测,全球联网设备正在增加,在部分国家,人均联网设备早已超过2台;如此大量的联网设备和不断提高的网络速度都在让社会的数据量快速增长,智慧城市、平安城市的实现也是以视频监控等视频数据为基础,成为大数据时代的重要组成部分。 机器人、AI、机器学习的研究让数据成为未来辅助我们生活的必要因素,无人车、机器人快递等形式的出现, 一方面体现了数据价值,另一方面也是在不断收集数据,反哺数据分析和应用。 数据体量太大 谁来处理? 数据产生后,意味着数据的采集工作已经完成,那么数据的输入与有效输出问题怎么破解? 自大数据时代到来之后,分布式存储、大文件的读写都成为热点话题,如何应对越来越多的大文件存储、分析与检索,成为企业需要攻克的难题。 而Hadoop的原型要从2002年开始说起。Hadoop的雏形始于2002年的Apache的Nutch,N...

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