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呼之欲出!比Spark快10倍的Hadoop3.0有哪些实用新特性?

Apache hadoop 项目组最新消息,hadoop3.x以后将会调整方案架构,将Mapreduce 基于内存+io+磁盘,共同处理数据。 其实最大改变的是hdfs,hdfs 通过最近black块计算,根据最近计算原则,本地black块,加入到内存,先计算,通过IO,共享内存计算区域,最后快速形成计算结果。

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大数据:Hadoop族群介绍

大数据是支持一系列技术(如各种Hadoop项目、NoSQL产品,甚至MPP数据库系统)的术语,它通过驱动更好的分析和从数据中获得有价值的信息为世界各地的组织机构极大地降低了成本,同时提供了新的见解和产品。

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Apache Ranger升级为顶级项目

Apache Hadoop生态系统中的安全管理框架Apache Ranger晋升为顶级项目。Range是一种定义和管理安全策略的集中式组件,这些安全策略在受支持的Hadoop组件间强制执行,包括Apache HBase、Hadoop(HDFS和YARN)、Apache Hive、Apache Kafka、Apache Solr等。

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Hadoop 生态系统

1.概述 最近收到一些同学和朋友的邮件,说能不能整理一下 Hadoop 生态圈的相关内容,然后分享一些,我觉得这是一个不错的提议,于是,花了一些业余时间整理了 Hadoop 的生态系统,并将其进行了归纳总结,进而将其以表格的形式进行了罗列。

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大数据时代之hadoop:了解hadoop数据流

了解hadoop,首先就需要先了解hadoop的数据流,就像了解servlet的生命周期似的。hadoop是一个分布式存储(hdfs)和分布式计算框架(mapreduce),但是hadoop也有一个很重要的特性:hadoop会将mapreduce计算移动到存储有部分数据的各台机器上。

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大数据:Spark和Hadoop是友非敌

Spark 在 6 月份取得了激动人心的成绩。在圣何塞举办的 Hadoop 峰会上,Spark 成了人们经常提及的话题和许多演讲的主题。IBM 还在 6 月 15 号宣布,将对 Spark 相关的技术进行巨额投资。

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大数据架构的未来

本文讲述了大数据的相关问题,以及“大数据架构”得名的由来。 大数据的问题 或许所有读者都明白这一点:数据正在飞速增长。若是能够有效利用的话,我们能从这些数据中找到非常有价值的见解;传统技术有很多都是在40年前设计的,比如RDBMSs,不足以创造“大数据”炒作所宣称的商业价值。

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debian 系统安装 hadoop 和hbase 环境。

由于 自己使用的电脑 是debian 系统。所以 也想在自己的电脑上面安装一个 hbase 的环境。   笔记本 是64 bit 的但好像不可以,虚拟 64bit的系统。   所以干脆 装一个 环境算了。。   参考文档:   https://ccp.cloudera.com/display/CDHDOC/CDH3+Installation   https://ccp.

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CentOS 安装 hadoop hbase 使用 cloudera 版本。(一)

使用Virtualbox安装系统和 hadoop ,hbase   参考安装: cloudera 的hadoop 只支持 64bit的版本.而要用虚拟机安装 64bit 的要满足 4个条件.     1, 64bit的cpu 3, 64bit的操作系统 3, 64bit的VirtualBox 4, 必须允许硬件虚拟化(需要到 bios 里面打开virtua

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Riak学习(3):Riak对比HBase(转)

文章转自:http://blog.nosqlfan.com/html/4081.html 文章来自Riak官方wiki,是一篇Riak与HBase的对比文章。Riak官方的对比通常都做得很中肯,并不刻意偏向自家产品。本文也是一样。 对比的Riak版本是1.1.x,HBase是0.94.x。 大方面对比 Riak 与 HBase 都是基于 Apache

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【转】京东分布式存储建设之路(JFS)

一拍而合,京东分布式存储起航1   在项目中你经常会遇到,有一些图片、视频或者文本需要存储,你希望它不丢失的同时还要能提供高速读写的能力。对于京东来说,这样的需求每天都在发生着,而且要求会更高,因为这些可能是用户的订单数据,你希望即使在写的时候断电了、磁盘坏了,你的数据还在;你希望即使服务器故障了、交换机坏了甚至机房挂了,用户还能正常访问;你希望在大促来临时即使用户访问量倍级增长,它依然能提供高速读写。

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MapReduce朝不保夕的江湖地位

可怜的MapReduce,直到2013年末,都是Hadoop系统中的关键一环,在这个开源大数据处理框架中,它既是集群的资源管理器,又作为主要编程手段和处理环境存在。但如今看来,情况正在发生变化。 Apache Software Foundation的Hadoop 2版本添加了一个名叫YARN的新技术,取代了MapReduce的资源管理角色,并将Hadoop发展成了超越MapReduce批处理作业的应用程序。

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Spark交通数据分析案例:大型活动大规模人群的检测与疏散

今天主要是以一个数据分析者的角度来与大家分享如何使用spark进行大数据分析。 我将分以下4部分为大家进行介绍。首先介绍spark的相关背景,包括基本概念以及spark与hadoop的关系。接下来介绍如何使用spark RDD进行数据分析。

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Sqoop:SQL与NoSQL间的数据桥梁

SQL处理二维表格数据,是一种最朴素的工具,NoSQL是Not Only SQL,即不仅仅是SQL。从MySQL导入数据到HDFS文件系统中,最简单的一种方式就是使用Sqoop,然后将HDFS中的数据和Hive建立映射。

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什么是Hadoop,怎样学习Hadoop

Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。

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Spark 0.8 集群(CentOS6.4)-简单统计测试

 环境:CentOS 6.4, hadoop-2.0.0-cdh4.2.0, JDK 1.6, spark-0.8.0-incubating-bin-cdh4.tar.gz,Scala 2.9.3   1.

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Java 读取Hadoop文件系统文件

放一个hello的文件到Hadoop 文件系统 根目录:   [root@hadoop local]# touch hello   [root@hadoop local]# vi hello   [root@hadoop local]# hadoop fs -put hello /   代码: package hadoop.

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开源大数据周刊-第60期

本期周刊聚焦Spark新版本以及大数据行业最新的进展,在技术文章中推荐了微博和携程等互联网公司的大数据平台实践。

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大数据技术应用列表Top10,还不快一键收藏起来!

1.Hadoop Hadoop是稳定企业实力和其他一切工作的基础。你需要利用YARN,HDFS和Hadoop中的基础设施,存储原始数据以及运行关键的大数据服务和应用程序。 2.Spark Spark易于使用,并且支持所有重要的大数据语言(Scala,Python,Java,R)。

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Hadoop 2.x 集群环境搭建

基础环境设置: 1.配置/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 绑定ip 2.配置主机名ip解析,编辑 /etc/hosts 3.修改主机名,编辑/etc/sysconfig/network ,添加一行HOSTNAME=hostname 4.

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