Hadoop很强大,但企业在使用Hadoop或者大数据之前,首先要明确自己的目标,再确定是否选对了工具,毕竟Hadoop不是万能的!本文中列举了几种不适合使用Hadoop的场景. 随着 Hadoop 应用的不断拓展,使很多人陷入了对它的盲目崇拜中,认为它能解决一切问题.虽然Hadoop是一个伟大的分布式大型数据计算的框架,但Hadoop不是万能的.比如在下面这几种场景就不适合使用Hadoop: 1.低延迟的数据访问 Hadoop并不适用于需要实时查询和低延迟的数据访问.数据库通过索引记录可以降低…

Hadoop科普文——常见的45个问题解答 1.Hadoop集群可以运行的3个模式? 单机(本地)模式 伪分布式模式 全分布式模式 2.  单机(本地)模式中的注意点? 在单机模式(standalone)中不会存在守护进程,所有东西都运行在一个JVM上.这里同样没有DFS,使用的是本地文件系统.单机模式适用于开发过程中运行MapReduce程序,这也是最少使用的一个模式. 3.  伪分布模式中的注意点? 伪分布式(Pseudo)适用于开发和测试环境,在这个模式中,所有守护进程都在同一台机器上运行…

大数据时代——为什么用hadoop hadoop应用场景 Hadoop一般用在哪些业务场景? Hadoop虽然强大,但不是万能的…

摘要:本文介绍了Hadoop 自0.23.0版本后新的MapReduce框架(Yarn)原理.优势.运作机制和配置方法等:着重介绍新的Yarn框架相对于原框架的差异及改进. 编者按:对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,随着需求的发展,Yarn 框架浮出水面,@依然光荣复兴的 博客给我们做了很详细的介绍,读者通过本文中新旧 Hadoop MapReduce 框架的对比,更能深刻理解新的 y…

开篇:Hadoop是一个强大的并行软件开发框架,它可以让任务在分布式集群上并行处理,从而提高执行效率.但是,它也有一些缺点,如编码.调试Hadoop程序的难度较大,这样的缺点直接导致开发人员入门门槛高,开发难度大.因此,Hadop的开发者为了降低Hadoop的难度,开发出了Hadoop Eclipse插件,它可以直接嵌入到Hadoop开发环境中,从而实现了开发环境的图形界面化,降低了编程的难度. 一.天降神器插件-Hadoop Eclipse Hadoop Eclipse是Hadoop开发环境的…

        Hadoop让大数据分析走向了大众化,然而它的部署仍需耗费大量的人力和物力.在直奔Hadoop之前,是否已经将现有技术推向极限?这里总结了对Hadoop投资前可以尝试的10个替代方案,省时.省钱.省力,何乐而不为? 让业务搭乘大数据技术确实是件非常有吸引力的事情,而Apache Hadoop让这个诱惑来的更加的猛烈.Hadoop是个大规模可扩展数据存储平台,构成了大多数大数据项目基础.Hadoop是强大的,然而却需要公司投入大量的学习精力及其它的资源. 如果得到正确的应用,Had…

 Sunwei 9 Dec 2014 1:54 AM 传统的Hadoop系统提供给用户2个非常优秀的框架,MR计算框架和HDFS存储框架,尽管MR已经显得有些老迈而缓慢,但是HDFS还是很多应用系统的基石,很多应用都可以把HDFS作为系统的基本数据输入和输出方式.HDFS的基本特征就是数据是分布式切块存储,通过多副本冗余的方式来提供数据持久性保障,并且可以通过节点的增加来进行系统的扩容,这也是很多用户和系统所看重的特点.目前在Hadoop社区里面有各种各样的组件和解决方案用于处理海量数据.可靠性…

数据分析≠Hadoop+NoSQL 目录(?)[+]           Hadoop让大数据分析走向了大众化,然而它的部署仍需耗费大量的人力和物力.在直奔Hadoop之前,是否已经将现有技术推向极限?这里总结了对Hadoop投资前可以尝试的10个替代方案,省时.省钱.省力,何乐而不为? 让业务搭乘大数据技术确实是件非常有吸引力的事情,而Apache Hadoop让这个诱惑来的更加的猛烈.Hadoop是个大规模可扩展数据存储平台,构成了大多数大数据项目基础.Hadoop是强大的,然而却需要公司投…

摘要:本文则主要介绍TalkingData在大数据平台建设过程中,逐渐引入Spark,并且以Hadoop YARN和Spark为基础来构建移动大数据平台的过程. 当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL等众多领域.而作…

很少有人会这样来自问自己?只知道,以键值对的形式处理数据并输出结果,而没有解释为什么要以键值对的形式进行. 包括hadoop的mapreduce里的键值对,spark里的rdd里的map等. 这是为什么呢? 1.键值对的具体含义 首先,我们会通过强调Java标准库中的类似概念,来阐明我们所说的键值对的含义. java.util.Map接口是常用类,如HashMap,甚至原始Hashtable的父类(通过向后重构代码库). 对于任何Java Map对象,其内容是从指定类型的给定键到相关值的一组映射…