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大数据时代为什么都在谈Hadoop?

最近知乎上有这样一个问题“为什么很多公司都采用Hadoop方案处理大数据业务”,引来很多回答,笔者整理如下,其观点或有时而可商,欢迎讨论。 先说一说什么样的公司比较倾向于使用Hadoop。有人认为,使用Hadoop的前提是自身有没有收集并分析数据的需要,并且数据量是否一直在增长并且不可丢弃。 目前看起来,此类数据多数为日志数据,分析用户习惯,或者就是传感器之类的数据,分析环境等监控内容的变化规律。也有很多公司不使用Hadoop,比如多 数从事政府行业或者部分企业系统开发的公司,他们对系统的易部署及易维护性要求更高,虽然也会遇到一部分数据量较大,不过通常使用NoSQL数据库就能够 满足需要了,很少使用Hadoop。 这又回到了一句老话,任何技术,都是为了解决问题而存在的,没有必要为了技术而技术! 那么,使用Hadoop的公司为什么选择Hadoop呢?选择Hadoop,其实是选择的的MapReduce,把大块的任务切分为若干份小任务,由集群的每台服务器来计算,最后把结果合并。 有人认为,主要有三点:1,可以解决问题; 2,成本低 ; 3,成熟的生态圈。 一、Hadoop为大数据而生 在那个...

想利用大数据走向巅峰 在那之前这些你必须了解

大数据时代下的今天,企业在做决策时更加注重数据驱动,那些收集数据、分析数据并用于商业决策的公司,相对于传统企业更有竞争力。CA Technologies曾经做过一项面向全球的调查,调查显示,高达90%的公司认为大数据能对他们带来好处。 大数据不是一拍脑门说做就做的,单纯的收集数据只能称之为海量数据,要想利用大数据独占鳌头走向巅峰,还要注意以下几点。 以短期考虑促进长期考虑 一切都瞬息万变,很多人担心跟不上大数据的潮流,因此无从知道今年或明年哪些工具、平台或方法是最好的。别担心, 这种快速演变的形势可以为您服务。 每年,供应商都在大数据使用方面不断提高。 关系与在线交易系统(OLTP)会越来越高效、越来越智能,无论是在内部还是云中运行。 技术的发展将会缓和 Hadoop 及数据仓库之间的关系。 而且,始终会有产品上市,更精准地满足您的具体需求。 因此,对采纳新产品保持开放心态,只要这些产品能提供足够价值,就能名正言顺地融入现有环境,保持能够直连多种格式的商业智能平台。 Hadoop还是数据仓库 不难选 数据仓库用来压缩重要结构化数据再适合不过,还能把数据存储在商业智能工具和仪表板能够轻松...

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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。