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比自建 Hadoop 还便宜!云栖大会揭秘阿里云数加 MaxCompute

DT时代,越来越多的企业应用数据步入云端。Hadoop是当下流行的大数据并行计算体系,横向扩展、生态圈成熟等一直是它的主要特点。 阿里云数加MaxCompute (原名ODPS)是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。与传统 Hadoop 相比,MaxCompute 向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型,能够更快速的解决用户海量数据计算问题,有效降低企业成本,并保障数据安全。 国内做大数据,基本就这两个选择:自建Hadoop或者使用阿里云的MaxCompute。我们就来对比一下这两个主流的技术选型: 以企业拥有10TB数据为例,自建hadoop集群,则至少需要6台机器(3nodes+2NameNode+1jobtracker),成本在20万左右。除此之外,还需要投入机房资源,网络设备和运维成本。这其中

学术界关于HBase在物联网/车联网/互联网/金融/高能物理等八大场景的理论研究

引言 文末有交流群可以添加交流 **HBase在互联网领域有广泛的应用,比如:互联网的消息系统的存储、订单的存储、搜索原材料的存储、用户画像数据的存储等,除此之外,在其它领域也有非常多的应用。这得益于HBase海量的存储量及超高并发写入读取量。HBase在09年就开始在工业界大范围使用,在学术界,也有非常多的高校、机构在研究HBase应用于不同的行业,本文主要梳理下这些资料(主要是中文资料,有一些是硕士论文期刊,便于广大读者阅读,特别选择了中文资料),很多都在工业界使用了。 由于涉及到版权,笔者提供链接,不提供资源下载,请大家见谅,可以自行搜索或者下载。感谢各位学者辛苦的研究,也论证了hbase技术在大规模存储的优势,在不同领域的应用场景。 HBase最主要的特性 HBase基于HDFS,可以提供廉价的解决方案。在阿里云ApsaraDB

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