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《Hadoop实战第2版》——1.2节Hadoop项目及其结构

1.2 Hadoop项目及其结构现在Hadoop已经发展成为包含很多项目的集合。虽然其核心内容是MapReduce和Hadoop分布式文件系统,但与Hadoop相关的Common、Avro、Chukwa、Hive、HBase等项目也是不可或缺的。它们提供了互补性服务或在核心层上提供了更高层的服务。图1-1是Hadoop的项目结构图。 下面将对Hadoop的各个关联项目进行更详细的介绍。1)Common:Common是为Hadoop其他子项目提供支持的常用工具,它主要包括FileSystem、RPC和串行化库。它们为在廉价硬件上搭建云计算环境提供基本的服务,并且会为运行在该平台上的软件开发提供所需的API。2)Avro:Avro是用于数据序列化的系统。它提供了丰富的数据结构类型、快速可压缩的二进制数据格式、存储持久性数据的文件集、远程

五个角度浅析大数据与BI的区别

BI(Business Intelligence),中文翻译是商务智能,是一套完整的解决方案,用来将组织中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助组织做出明智的业务经营决策。 大数据(Big Data)是从收集的海量数据中,通过算法将这些来自不同渠道、格式的数据进行直接分析,从中寻找到数据之间的相关性。简单而言,大数据更偏重于发现,以及猜测并印证的循环逼近过程。 不管定义如何不同,大数据与传统BI是社会发展到不同阶段的产物,我们从几下几个纬度来可以迅速的看出两者的区别: 第一、从数据来源角度 大数据应用的数据来源,不仅仅包括非结构化的数据,还有各种系统数据,数据库数据。其中非结构化数据主要是集中在互联网以及一些社交网站上的数据以及一些机器设备的数据,这些都构成了大数据应用的数据来源。对于大数据的分析工具来说,现阶段也是对于非结构化的数据分析的比较多。 BI系统则是在数据集成方面的技术越来越成熟,对于数据的提取,一个各种数据挖掘的要求来说,数据集成平台会帮助企业实现数据的流通和交互使用,在企业内部实施BI应用就是为了可以更好的对数据进行分享和使用。 第二、从思维方...

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