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除Hadoop外的9个大数据技术分析盘点

Hadoop是大数据领域最流行的技术,但并非唯一。还有很多其他技术可用于解决大数据问题。除了Apache Hadoop外,另外9个大数据技术也是必须要了解的。 Apache Flink Apache Samza Google Cloud Data Flow StreamSets Tensor Flow Apache NiFi Druid LinkedIn WhereHows Microsoft Cognitive Services Apache Flink:是一个高效、分布式、基于Java实现的通用大数据分析引擎,它具有分布式MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案,它支持批量和基于流的数据分析,且提供了基于Java和Scala的API。 这是一种由社区驱动的分布式大数据分析开源框架,类似于Apache Hadoop和Apache Spark。它的引擎可借助数据流和内存中(in-memory)处理与迭代操作改善性能。目前Apache Flink已成为一个顶级项目(Top Level Project,TLP),于2014年4月被纳入Apache孵化器,...

这5种必知的大数据处理框架技术,你的项目到底应该使用其中的哪几种

大数据是收集、整理、处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性、规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。 本文将介绍大数据系统一个最基本的组件:处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算,例如处理从非易失存储中读取的数据,或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。 下文将介绍这些框架: 1、仅批处理框架: Apache Hadoop 2、仅流处理框架: Apache Storm Apache Samza 3、混合框架: Apache Spark Apache Flink 大数据处理框架是什么? 处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算。虽然“引擎”和“框架”之间的区别没有什么权威的定义,但大部分时候可以将前者定义为实际负责处理数据操作的组件,后者则可定义为承担类似作用的一系列组件。 例如Apache Hadoop可以看作一种以MapReduce作为默认处理引擎的处理框架。引擎和框架通常可以相互替换或同时使用。例如另一个框架Ap...

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