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一图解说Hadoop的发展历程

文章讲的是 一图解说Hadoop的发展历程, ▲ 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...

继Cloudera后 MapR宣布完全支持Spark

MapR是知名的Hadoop供应商,最近该公司为其Hadoop发行版中添加了完整的Spark堆栈。这是一项明智之举,更说明Spark很可能成为未来的数据处理框架。 MapR也是应用ApacheSpark的先驱者,周二,MapR宣布将整合Spark栈至其Hadoop版本,并将此作为与Spark初创公司Databricks(OpmStoica,创始人及CEO,见上图)合作的一部分。Spark使处理大数据工作负载变得更为便捷,也使得大数据工作负载编程变得更容易。 Spark最初是加州伯克利大学开发的一款内存处理框架,随后它逐渐流行起来,但它真正的崛起还是在2013年9月——被Databricks正式推出。随后,Cloudera将Spark整合到其Hadoop发行版(作为与Databricks合作的一部分)。同时,许多按Hadoop设计的项目和公司都计划将支持Spark或直接转向Spark。 这其中包括Cloudera的Oryx项目,分析初创公司Platfora,甚至包括ApacheMahout项目;也包括参与Databricks认证程序的公司们。 Spark现在如此盛行,这是因为它既做到了M...

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Rocky Linux

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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。

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