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当开源技术遇上大数据创新

大数据新兴技术不断涌现,让我们更容易更精准的从海量繁杂的数据中提取有用价值。开源作为一种推动大数据技术创新的新模式,正广受技术开发人员的热爱。 一、大数据市场前景无限 近年来,我国大数据政策频频发布,2014年“大数据”的概念首次正式写入《政府工作报告》,其后的2015年是大数据政策顶层设计年、2016年政策细化落地,国家发改委、环保部、工信部、国家林业局、农业部等均推出了关于大数据的发展意见和方案,2017年,大数据产业的发展正从理论研究加速进入应用时代,大数据与前沿科技的结合也越来越紧密。2017年,习近平明确要求实施国家大数据战略,加快建设数字中国。随着一系列利好政策的发布,大数据创业公司不断涌现,风险投资等机构也在追逐这个行业。大数据领域的创新创业变为常态,形成了大数据领域创新的力量。 大数据作为一种不会枯竭并且不断增值的重要的资源,是经济社会发展的重要推力,市场前途不可限量。从2014到2020年我国大数据市场规模不断扩大,其中2017-2018年正是市场高速成长期,大数据龙头企业较多,小微企业也分得庞大市场中的一杯羹。大数据产业整体蓬勃,未来向好。 二、开源推动大数据技术创...

大数据分析系统Hadoop的13个开源工具!

hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构,最早版本是2003年原Yahoo!DougCutting根据Google发布的学术论文研究而来。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。低成本、高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统,然而其赖以生存的HDFS和MapReduce组件却让其一度陷入困境——批处理的工作方式让其只适用于离线数据处理,在要求实时性的场景下毫无用武之地。 因此,各种基于Hadoop的工具应运而生,本次为大家分享Hadoop生态系统中最常用的13个开源工具,其中包括资源调度、流计算及各种业务针对应用场景。首先,我们看资源管理相关。 资源统一管理/调度系统 在公司和机构中,服务器往往会因为业务逻辑被拆分为多个集群,基于数据密集型的处理框架也是不断涌现,比如支持离线处理的MapReduce、支持在线处理的Storm及Impala、支持迭代计算的Spark及流处理框架S4,它们诞生于不同的实验室,并各有所长。 为了减少管理成本,提升资源的利用率,一个共同的...

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