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你在使用大数据技术的时候,你知道大数据语言的工具与框架吗?

为了解大数据的当前和未来状态,我们采访了来自28个组织的31位IT技术主管。我们问他们,“你在数据提取,分析和报告中使用的最流行的语言,工具和框架是什么?” 以下的文章是他们告诉我们的记录,经过总结如下。 Python,Spark,Kafka 随着大数据和对人工智能AL/机器学习 ML 的推动,Scala和Python语言以及Apache Spark中越来越受欢迎。 对OLAP数据仓库的迁移,如果用 Python开发机器学习使用较少的结构。开发者编写Python ML模型非常方便,Python有扩展库提供支持。 Kafka用于流式提取,R和Python用于编程开发,当然Java很普遍。SQL还不会消失,但它不是大数据最好的朋友,但是它的开放性让更多的人可以访问数据,Gartner让Hadoop上的SQL走出了幻灭之低谷。 我们看到很多数据仓库的相关技术,如Hadoop,Spark和Kafka等新兴技术,很多人还对Redshift,Snowflake和Big Query非常感兴趣。 ML机器学习技术栈,增加了TensorFlow的强大工具让人增加对其学习的信心,减小了学习曲线。 第三个是...

Hadoop3.2.0使用详解

Hadoop3.2.0使用详解1.概述Hadoop3已经发布很久了,迭代集成的一些新特性也是很有用的。截止本篇博客书写为止,Hadoop发布了3.2.0。接下来,笔者就为大家分享一下在使用Hadoop3中遇到到一些问题,以及解决方法。 2.内容2.1 基础软件包在使用这些组件时,我们需要做一些准备工作,内容如下: Hadoop-3.2.0安装包(建议Hadoop-3.2.0源代码也一起下载,后面步骤需要用到)Maven-3.6.1(编译Hadoop-3.2.0源代码)ProtoBuf-2.5.0(编译Hadoop-3.2.0源代码)2.2 部署环境SSH,用户创建,免密登录等这些操作这里就不介绍了,大家可以参考这篇博客【配置高可用的Hadoop平台】。在部署用户下配置好Hadoop的环境变量,例如HADOOP_HOME、HADOOP_CONF_DIR等。 2.2.1 配置环境变量具体内容如下: 复制代码vi ~/.bash_profile 编辑如下变量 export MAVEN_OPTS="-Xms256m -Xmx512m"export JAVA_HOME=/data/soft/ne...

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