转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730360.html 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HD…

一文看懂大数据的技术生态圈,Hadoop,hive,spark都有了 转载: 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoo…

大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据…

大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据…

首先给出原文链接: 原文链接 大数据本身是一个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你能够把它比作一个厨房所以须要的各种工具. 锅碗瓢盆,各有各的用处.互相之间又有重合.你能够用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你能够用小刀或者刨子去皮. 可是每一个工具有自己的特性,尽管奇怪的组合也能工作,可是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器. HDFS(Hadoop Distributed File…

大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器. HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数…

引言 在大数据学习系列之一 ----- Hadoop环境搭建(单机) 成功的搭建了Hadoop的环境,在大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机)成功搭建了HBase的环境以及相关使用介绍.本文主要讲解如何搭建Hadoop+Hive的环境. 一.环境准备 1,服务器选择 本地虚拟机 操作系统:linux CentOS 7 Cpu:2核 内存:2G 硬盘:40G 说明:因为使用阿里云服务器每次都要重新配置,而且还要考虑网络传输问题,于是自己在本地便搭建了一个虚拟机,方便文件的传输以…

这里不再阐述商业智能的概念了,关于BI,就从过往的了解,搜索以及知乎的一些问答,大家困惑的点主要集中于大数据与BI的关系,BI的一些技术问题,以及BI行业和个人职业前景的发展.这里归纳成8个问题点,每个问题都做了精心的解答,希望能给大家带来帮助. 问题1:商业智能BI和大数据是什么关系,如何选择? BI(BusinessIntelligence)即商业智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策. 大数据(B…

前言 在搭建大数据Hadoop相关的环境时候,遇到很多了很多错误.我是个喜欢做笔记的人,这些错误基本都记载,并且将解决办法也写上了.因此写成博客,希望能够帮助那些搭建大数据环境的人解决问题. 说明: 遇到的问题以及相应的解决办法是对于个人当时的环境,具体因人而异.如果碰到同样的问题,本博客的方法无法解决您的问题,请先检查环境配置问题. Hadoop伪分布式相关的问题 1,FATAL conf.Configuration: error parsing conf hdfs-site.xml 原因:…

  一.大数据简介 大数据是一个很热门的话题,但它是什么时候开始兴起的呢? 大数据[big data]这个词最早在UNIX用户协会的会议上被使用,来自SGI公司的科学家在其文章“大数据与下一代基础架构”[big data and the next wave of infrastress]中用它来描述数据的快速增长.现在一般用4V来表示,及大量[volume].多样[variety].快速[velocity]和价值[value]. 二.大数据时代所面临的问题 1.数据的快速增长使快速处理数据成为了…