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《Spark与Hadoop大数据分析》一一2.5 小结

本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第2章,第2.5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。 2.5 小结 Apache Hadoop 提供了一个用于大数据存储的可靠且可扩展的框架(HDFS),以及一个用于运行和管理多个大数据应用程序的强大集群资源管理框架(YARN)。Apache Spark 提供了大数据处理的内存级性能,以及用于交互式探索性分析、实时分析、机器学习和图分析的库和 API。虽然 MR 是 Hadoop 上的主要处理引擎,但它有很多缺点,例如性能较差和设计应用程序时不够灵活。Apache Spark 是 MR 的替代品。所有基于 MR 的工具(如 Hive、Pig、Mahout 和 Crunch 等)已经开始把 Apac

《Storm分布式实时计算模式》——3.8 总结

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3章,第3.8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。 3.8 总结 在本章中,我们建立了一个topology处理疾病信息来监测异常情况,这些异常可能说明有疾病暴发。这个数据流也可以应用到任何类型的数据上,包括天气信息、地震信息或者交通信息。我们运用Trident中的基本原语来构建一个系统,对事件进行统计,即使数据重放也适用。在本书后面的章节中,我们会利用同样的构造和模式来完成类似的功能。

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