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解救选择困难,Hadoop在线分析处理选型

文章讲的是 解救选择困难,Hadoop在线分析处理选型, 数据分析市场从来都很活跃,就好像随时随地都会诞生无数的新工具新技术新框架一样,其实无非就两种,充满了大鱼吃小鱼故事的商业软件市场和开源数据处理软件。在互联网精神和开源情怀的引导下,各种专业领域的开源软件日益壮大。百花齐放的情况下,到底要如何选择呢? Hadoop是一个非常好的数据存储平台。在开源世界,Hadoop将人们引入了大数据时代,处理TB级别的大数据成为一种可能,但实时性能一直是Hadoop的伤痛。直到14年,Spark横空出世,通过最大利用内存处理数据的方式,大大改进了数据处理的响应时间,快速发展出一个较为完备的生态系统。联机分析处理(OLAP)通常是针对一些传统的专有平台上比较小的数据集。幸运的是,现在有很多Apache Hadoop项目已经开始实现OlAP了。 Apache Kylin Apache Kylin,中文名麒(shen)麟(shou),是Hadoop家族中的重要成员。Apache Kylin是一个开源分布式分析引擎。针对企业使用Hadoop管理数据中现有分析工具难以水平扩展、无法处理超大规模数据等痛点产...

Spark与Hadoop两大技术趋势解析

文章讲的是 Spark与Hadoop两大技术趋势解析, 开源数据集如今深受开发者喜爱,比如谷歌的Images dataset数据集,YouTube-8M数据集等。通过对数据集里的数据进行分析,可以发现许多隐藏信息,比如客户喜好、未知相关性,市场趋势以及其他有用的商业信息。大数据分析对企业降低成本,准确掌握市场趋势,更快完成产品迭代十分有用。说到大数据分析,16年基本被Spark与Hadoop霸屏,到底是什么样的魔力让它们足以引起大数据世界的波动,未来又会如何发展呢? Apache Spark Apache Spark起源于加州大学伯克利分校,对于复杂分析来说是一个十分不错的开源处理引擎。Spark提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质(文本数据、图表数据等)的数据集和数据源(批量数据或实时的流数据)的大数据处理的需求。每一个Spark应用程序,都由一个驱动程序组成,运行用户的main函数,并且在一个集群上执行各种并行操作。 Spark提供的主要的抽象概念是具备容错能力的弹性分布式数据集,一个覆盖整个集群的只读多重数据项集。弹性分布式数据集(RDD)帮助实现交互式算法,通过...

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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。