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大数据利器:Hadoop的十大应用场景

本文讲的是大数据利器:Hadoop的十大应用场景,谁在用Hadoop?这是个问题。在大数据背景下,Apache Hadoop已经逐渐成为一种标签性,业界对于这一开源分布式技术的了解也在不断加深。但谁才是Hadoop的最大用户呢?首先想到的当然是它的“发源地”,像Google这样的大型互联网搜索引擎,以及Yahoo专门的广告分析系统。也许你会认为,Hadoop平台发挥作用的领域是互联网行业,用来改善分析性能并提高扩展性。其实Hadoop的应用场景远不止这一点,深入挖掘的话你会发现Hadoop能够在许多地方发挥巨大的作用。 美国著名科技博客GigaOM的专栏作家Derrick Harris跟踪云计算和Hadoop技术已有多年时间,他也在最近的一篇文章中总结了10个Hadoop的应用场景,下面分享给大家: 在线旅游:你知道吗,目前全球范围内80%的在线旅游网站都是在使用Cloudera公司提供的Hadoop发行版,其中SearchBI网站曾经报道过的Expedia也在其中。 移动数据:Cloudera运营总监称,美国有70%的智能手机数据服务背后都是由Hadoop来支撑的,也就是说,包括数据...

盘点九种引人瞩目的开源大数据技术

本文讲的是盘点九种引人瞩目的开源大数据技术,越来越多的公司开始聚焦于大数据技术领域,而开源恰恰是大数据技术的灵魂。以下将为您介绍九大引人注目的开源大数据技术,请拭目以待: 1.Apache Hadoop Apache hadoop是一个开源的分布式计算框架,最初由Doug为支持其开源Web搜索引擎Nutch所创立。通过集成MapReduce技术,Hadoop将大数据分布到多个数据节点上进行处理。Hadoop遵循Apache 2.0许可证,可以轻松处理结构化、半结构化和非结构化数据,一举成为现在非常流行的大数据解决方案, 2.R语言 R语言是一种开源编程语言,专门为数据统计和数据可视化而设计。R语言最初由Ross Ihaka和Robert Gentleman在奥克兰大学设计出来,之后迅速成为大数据领域的重要工具。R语言遵循GPL许可证。 3.Cascading Cascading是一个针对Java开发人员的应用框架,可以快速、轻松地基于Apache Hadoop开发数据分析和数据管理应用。Cascading是Hadoop的抽象层,可以屏蔽MapReduce的复杂性,支持任何基于JVM的编...

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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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