一图解说Hadoop的发展历程-低调大师

一图解说Hadoop的发展历程

2017-09-04 677

文章讲的是 一图解说Hadoop的发展历程，

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　　1. 这一切是如何开始的—Web上庞大的数据!

　　2. 使用Nutch抓取Web数据

　　3. 要保存Web上庞大的数据——HDFS应运而生

　　4. 如何使用这些庞大的数据?

　　5. 采用Java或任何的流/管道语言构建MapReduce框架用于编码并进行分析

　　6. 如何获取Web日志，点击流，Apache日志，服务器日志等非结构化数据——fuse,webdav, chukwa, flume, Scribe

　　7. Hiho和sqoop将数据加载到HDFS中，关系型数据库也能够加入到Hadoop队伍中

　　8. MapReduce编程需要的高级接口——Pig, Hive, Jaql

　　9. 具有先进的UI报表功能的BI工具- Intellicus

　　10. Map-Reduce处理过程使用的工作流工具及高级语言

　　11. 监控、管理hadoop，运行jobs/hive，查看HDFS的高级视图—Hue, karmasphere, eclipse plugin, cacti, ganglia

　　12. 支持框架—Avro (进行序列化), Zookeeper (用于协同)

　　13. 更多高级接口——Mahout, Elastic map Reduce

　　14. 同样可以进行OLTP——Hbase

原文发布时间为：2011-9-26

本文作者：唐蓉

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Cloudera与Hortonworks角逐Hadoop市场

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2017-09-05

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2017-09-05

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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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。