1.3 工具和技术
让我们来看看在 Hadoop 和 Spark 中用于大数据分析的不同工具和技术。
虽然 Hadoop 平台可以用于存储和处理数据，但 Spark 只能通过将数据读入内存来进行处理。
下表展示了典型大数据分析项目中所使用的工具和技术。
《Spark与Hadoop大数据分析》——1.3 工具和技术
2017-09-01
1265
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第1章，第1.3节，作者 [美]文卡特·安卡姆（Venkat Ankam），译 吴今朝，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
目录
相关文章
|
3月前
|
JSON
数据挖掘
API
结合数据分析工具，深入挖掘淘宝API接口的商业价值
随着电子商务的蓬勃发展，淘宝作为国内领先的电商平台，不仅为消费者提供了便捷的购物环境，同时也为开发者和数据分析师提供了丰富的数据资源。通过有效地调用淘宝API接口获取商品详情，再结合数据分析工具进行深入的数据挖掘，可以为商家、市场分析师及研究人员等带来巨大的商业价值
40
0
0
|
6天前
|
分布式计算
Hadoop
大数据
大数据技术与Python：结合Spark和Hadoop进行分布式计算
【4月更文挑战第12天】本文介绍了大数据技术及其4V特性，阐述了Hadoop和Spark在大数据处理中的作用。Hadoop提供分布式文件系统和MapReduce，Spark则为内存计算提供快速处理能力。通过Python结合Spark和Hadoop，可在分布式环境中进行数据处理和分析。文章详细讲解了如何配置Python环境、安装Spark和Hadoop，以及使用Python编写和提交代码到集群进行计算。掌握这些技能有助于应对大数据挑战。
21
1
1
|
3月前
|
数据可视化
数据挖掘
Java
提升代码质量与效率的利器——SonarQube静态代码分析工具从数据到洞察：探索Python数据分析与科学计算库
在现代软件开发中，保证代码质量是至关重要的。本文将介绍SonarQube静态代码分析工具的概念及其实践应用。通过使用SonarQube，开发团队可以及时发现和修复代码中的问题，提高代码质量，从而加速开发过程并减少后期维护成本。
在当今信息爆炸的时代，数据分析和科学计算成为了决策和创新的核心。本文将介绍Python中强大的数据分析与科学计算库，包括NumPy、Pandas和Matplotlib，帮助读者快速掌握这些工具的基本用法和应用场景。无论是数据处理、可视化还是统计分析，Python提供了丰富的功能和灵活性，使得数据分析变得更加简便高效。
58
6
6
|
2月前
|
机器学习/深度学习
数据可视化
数据挖掘
Python技术应用：数据分析与可视化的利器
【2月更文挑战第7天】在当今信息爆炸的时代，数据分析和可视化已经成为各行业的核心竞争力。Python作为一种简洁、高效的编程语言，为数据分析带来了全新的可能性。本文将介绍Python在数据分析和可视化领域的应用，探讨其在实际工作中的重要性和价值。
25
2
2
|
3月前
|
数据挖掘
数据安全/隐私保护
Python
|
1月前
|
SQL
机器学习/深度学习
NoSQL
常用的数据分析方法和工具有哪些?
随着大数据时代的到来，数据分析也逐渐成为了各企业、组织以及个人的必要技能之一。但是数据分析在进行过程中，我们往往会遇到各种各样的问题，比如面对不同类型的数据，如何进行有效的分析？今天和大家分享一些常见的数据分析方法和工具，希望对大家有所帮助。
14
0
0
|
2月前
|
数据可视化
数据挖掘
大数据
Python数据分析中的数据可视化技术应用
数据可视化是数据分析中至关重要的一环，能够帮助分析师和决策者更直观地理解数据。本文将介绍Python数据分析中常用的数据可视化技术，包括Matplotlib、Seaborn和Plotly，并结合实际案例演示它们在数据分析中的应用。
28
0
0
|
2月前
|
数据采集
NoSQL
数据可视化
掌握金融数据分析的基本方法和工具
在金融数据分析的基本方法中，由于金融数据本身所具有的高复杂性，很多情况下需要借助数学模型来描述金融数据的特征。因此，金融数据分析通常会涉及到多个数学模型，这些模型的建立与求解都离不开统计计算和数据可视化。
53
1
1
|
3月前
|
分布式计算
Hadoop
大数据
|
3月前
|
SQL
分布式计算
Hadoop
