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Cloudera CTO:取代MapReduce 未来会加大Spark等框架投入

MapReduce的高延迟已经成为Hadoop发展的瓶颈,为当前的MapReduce寻找性能更高的替代品已成为Hadoop社区的一个共识。 MapReduce 有关MapReduce框架,最早要追溯到Google,Google将这个框架与灵活、可扩展性存储结合到一起,用以解决各类数据处理和分析任务。后来Doug Cutting和Mike Cafarella在2005年联合创立了Apache Hadoop时,采用的就是这个架构。 类似的项目,比如Apache Pig和Apache Hive,它们将专门的查询转化成可以运行在多功能MapReduce框架上的任务,同时也继承了MapReduce的可扩展性、容错能力、良好的吞吐能力还有糟糕的延迟,特别是Hive,延迟使其无力应付交互式应用。 关于MapReduce的抱怨使人们对企业数据中心和Hadoop项目的热情渐渐减少,MapReduce延迟太高,批处理模式响应也难以应对大量需要处理分析数据的应用。 Hadoop生态圈需要的是一个比MapReduce更加强大、更加灵活、更具实时性的系统。 Spark 如今MapReduce的主要替代者是Apa...

使用Hive读写ElasticSearch中的数据(转载)

转自:http://lxw1234.com/archives/2015/12/585.htm 关键字:hive、elasticsearch、integration、整合 ElasticSearch已经可以与YARN、Hadoop、Hive、Pig、Spark、Flume等大数据技术框架整合起来使用,尤其是在添加数据的时候,可以使用分布式任务来添加索引数据,尤其是在数据平台上,很多数据存储在Hive中,使用Hive操作ElasticSearch中的数据,将极大的方便开发人员。这里记录一下Hive与ElasticSearch整合,查询和添加数据的配置使用过程。基于Hive0.13.1、Hadoop-cdh5.0、ElasticSearch 2.1.0。 通过Hive读取与统计分析ElasticSearch中的数据 ElasticSearch中已有的数据 _index:lxw1234 _type:tags _id:用户ID(cookieid) 字段:area、media_view_tags、interest Hive建表 由于我用的ElasticSearch版本为2.1.0,因此必须使用el...

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