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托管Hadoop集群

托管 Hadoop 集群(UHadoop)是基于 Hadoop 框架的大數(shù)據(jù)綜合處理平臺(tái),提供開(kāi)箱即用的 Spark、HBase、Presto、Hive 等大數(shù)據(jù)生態(tài)常見(jiàn)組件,同時(shí)可選 Hue、Sqoop、Oozie、Pig 等多種輔助工具。 為滿(mǎn)足存儲(chǔ)計(jì)算分離的需求,UHadoop 現(xiàn)已支持獨(dú)...

spark與hadoop問(wèn)答精選

Hadoop與Spark相比有存在優(yōu)勢(shì)的方面嗎?

問(wèn)題描述:該問(wèn)題暫無(wú)描述

Object | 883人閱讀

Spark和Hadoop對(duì)于大數(shù)據(jù)的關(guān)系?

回答:Hadoop生態(tài)Apache?Hadoop?項(xiàng)目開(kāi)發(fā)了用于可靠,可擴(kuò)展的分布式計(jì)算的開(kāi)源軟件。Apache Hadoop軟件庫(kù)是一個(gè)框架,該框架允許使用簡(jiǎn)單的編程模型跨計(jì)算機(jī)集群對(duì)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分布式處理。 它旨在從單個(gè)服務(wù)器擴(kuò)展到數(shù)千臺(tái)機(jī)器,每臺(tái)機(jī)器都提供本地計(jì)算和存儲(chǔ)。 庫(kù)本身不是設(shè)計(jì)用來(lái)依靠硬件來(lái)提供高可用性,而是設(shè)計(jì)為在應(yīng)用程序?qū)訖z測(cè)和處理故障,因此可以在計(jì)算機(jī)集群的頂部提供高可用性服務(wù),...

娣辯孩 | 1523人閱讀

大數(shù)據(jù)Spark技術(shù)是否可以替代Hadoop?

回答:1998年9月4日,Google公司在美國(guó)硅谷成立。正如大家所知,它是一家做搜索引擎起家的公司。無(wú)獨(dú)有偶,一位名叫Doug?Cutting的美國(guó)工程師,也迷上了搜索引擎。他做了一個(gè)用于文本搜索的函數(shù)庫(kù)(姑且理解為軟件的功能組件),命名為L(zhǎng)ucene。左為Doug Cutting,右為L(zhǎng)ucene的LOGOLucene是用JAVA寫(xiě)成的,目標(biāo)是為各種中小型應(yīng)用軟件加入全文檢索功能。因?yàn)楹糜枚议_(kāi)源(...

ctriptech | 871人閱讀

spark真的要取代hadoop了么,還有阿里的flink未來(lái)會(huì)是一種趨勢(shì)么?

回答:大家好,我是LakeShen作為一個(gè)軟件開(kāi)發(fā)工程師,我從事的方向主要是大數(shù)據(jù)方向,結(jié)合我的工作經(jīng)驗(yàn),我個(gè)人認(rèn)為,Spark不會(huì)完全取代Hadoop,Hadoop還有很多其他方面的大數(shù)據(jù)組件,這些組件是Spark所沒(méi)有的,同時(shí),F(xiàn)link在未來(lái)的發(fā)展,會(huì)作為實(shí)時(shí)計(jì)算方面的一種發(fā)展趨勢(shì)。下面來(lái)說(shuō)一下我個(gè)人的看法:Flink未來(lái)的發(fā)展首先,F(xiàn)link是什么?Flink一種流式處理的實(shí)時(shí)計(jì)算引擎,它消費(fèi)的...

villainhr | 1303人閱讀

sql server、my sql、oracle與hadoop,哪個(gè)才是未來(lái)趨勢(shì)?到底有什么區(qū)別?

回答:SQL server,Mysql,Oracle都可以說(shuō)是老產(chǎn)品了。就產(chǎn)品本身來(lái)說(shuō),這三個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品都是成功的。這三者是目前市場(chǎng)占有率最高的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù),而且很有代表性。MySQLMySQL基本是生于互聯(lián)網(wǎng),長(zhǎng)于互聯(lián)網(wǎng)。其應(yīng)用實(shí)例也大都集中于互聯(lián)網(wǎng)方向,MySQL的高并發(fā)存取能力并不比大型數(shù)據(jù)庫(kù)差,同時(shí)價(jià)格便宜,安裝使用簡(jiǎn)便快捷,深受廣大互聯(lián)網(wǎng)公司的喜愛(ài)。MySql可運(yùn)行在不同的操作系統(tǒng)下。簡(jiǎn)單地說(shuō),...

caoym | 1053人閱讀

hadoop任務(wù),給定數(shù)據(jù)量和處理邏輯(Sql、UDF等),如何預(yù)估計(jì)算時(shí)間與資源?有沒(méi)有實(shí)際案例?

回答:首先明確下定義:計(jì)算時(shí)間是指計(jì)算機(jī)實(shí)際執(zhí)行的時(shí)間,不是人等待的時(shí)間,因?yàn)榈却龝r(shí)間依賴(lài)于有多少資源可以調(diào)度。首先我們不考慮資源問(wèn)題,討論時(shí)間的預(yù)估。執(zhí)行時(shí)間依賴(lài)于執(zhí)行引擎是 Spark 還是 MapReduce。Spark 任務(wù)Spark 任務(wù)的總執(zhí)行時(shí)間可以看 Spark UI,以下圖為例Spark 任務(wù)是分多個(gè) Physical Stage 執(zhí)行的,每個(gè)stage下有很多個(gè)task,task 的...

silenceboy | 1074人閱讀

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    ...) 為Spark而Mesos 我們的分析團(tuán)隊(duì)一直都是在傳統(tǒng)的CDH上跑Hadoop生態(tài)。對(duì)新業(yè)務(wù)評(píng)估時(shí)決定擁抱Spark, 但CDH升級(jí)困難, Spark版本滯后, 使用起來(lái)也遠(yuǎn)比Hadoop繁瑣。最后我們決定基于Mesos從頭構(gòu)建新的數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)環(huán)境。 但是Mesos上缺乏...

    xorpay 評(píng)論0 收藏0

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