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7种最常见的Hadoop和Spark项目

有一句古老的格言是这样说的,如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情,他们最终却会做别人正在做的事情。如比较火爆的Hadoop、Spark和Storm,每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情,但它不需要很长的时间遇到相同的模式。具体的实施可能有所不同,但根据我的经验,以下所列的是最常见的七种项目。 项目一:数据整合 称之为“企业级数据中心”或“数据湖”,这个想法是你有不同的数据源,你想对它们进行数据分析。这类项目包括从所有来源获得数据源(实时或批处理)并且把它们存储在hadoop中。有时,这是成为一个“数据驱动的公司”的第一步;有时,或许你仅仅需要一份漂亮的报告。“企业级数据中心”通常由HDFS文件系统和HIVE或IMPALA中的表组成。未来,HBase和Phoenix在大数据整合方面将大展拳脚,打开一个新的局面,创建出全新的数据美丽新世界。 销售人员喜欢说“读模式”,但事实上,要取得成功,你必须清楚的了解自己的用例将是什么(Hive模式不会看起来与你在企业数据仓库中所做的不一样)。真实的原因是一个数据湖比Teradata和Netezza公司有...

大数据的典型 应用场景及展望

四年前的硅谷,风投埃里森拿出一亿美金来投资大数据公司,他认为Hadoop技术在未来的若干年中会从底层的数据平台,从传统的关系型数据库进行迁移。数据的分析层会被全新的数据分析工具所替代,可视化层和应用分析会有更多的新工具出现,并认为这个市场将达到几百亿美金的规模。 过去几年,Hadoop的发展非常迅猛。我们常讲大数据的四V特征,Hadoop在大数据处理上表现出的处理量、性能、挖掘能力的提升和碎片化处理能力,使其得到越来越广泛的应用。 一、Hadoop的主流应用场景:数据仓库的主要组成部分 传统的企业有若干个主机,用于销售、运营管理等等,产生的数据首先经过ODS层,将数据从多个业务系统中集中起来,进行清洗、转换等集成操作,然后将过加工的数据进入企业IT架构的核心——数据仓库进行统计、挖掘和分析。最后用可视化工具进行展现。这是传统的企业数据仓库的架构,经常采用主流的甲骨文等数据库技术来实现。 Hadoop作为数据仓库组成部分的四个驱动力 互联网公司早年的时候,是把Hadoop做在数据仓库的核心,比如Facebook早期的时候是从服务器采集是通过实时的日志的采集工具,经过Hadoop把Hado...

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