大数据+hadoop+替换
答：Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着你不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。同时，Hadoop还会索引和跟踪这些数据，让大数据处理和分析效率达到前所未...
答：对于大多数的Hadoop部署来说，基础设施的其他影响因素可能还取决于配件，如服务器内置的千兆以太网卡或千兆以太网交换机。上一代的CPU和内存等硬件的选择，可根据符合成本模型的需求，采用匹配数据传输速率要求的千兆以太网接口来构建低成本的解决方案。采用万兆以太网来部署Hadoop也是相当不错的选择。万兆以太...
答：掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。5、合并Hadoop发行版 很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。...
答：当前，几乎各种规模的企业都在使用开源软件和工具做大数据处理和基于数据的预测分析。开源界也涌现出了Hadoop、OpenStack、OpenShift、Mapreduce、docker等引领行业技术创新方向的重量级开源项目。华泰人寿基于OpenShift架构打造易于管理的新IT系统，以提升企业竞争力，实现业务数字化转型。在基础设施上，引入红帽Op...
答：平台不同spark和hadoop区别是，spark是一个运算平台，而hadoop是一个复合平台（包含运算引擎，还包含分布式文件存储系统，还包含分布式运算的资源调度系统），所以，spark跟hadoop来比较的话，主要是比运算这一块大数据技术发展到目前这个阶段，hadoop主要是它的运算部分日渐式微，而spark目前如日中天，相关技术...
答：目前使用Hadoop技术实现的云计算平台包括IBM的蓝云，雅虎、英特尔的“云计划”，百度的云计算基础架构，阿里巴巴云计算平台，以及中国移动的BigCloud大云平台。总而言之，用一句话概括就是云计算因大数据问题而生，大数据驱动了云计算的发展，而Hadoop在大数据和云计算之间建起了一座坚实可靠的桥梁。东时Java...
答：Hadoop与Spark都是大数据计算框架，但是两者各有自己的优势，Spark与Hadoop的区别主要有以下几点：1、编程方式Hadoop的MapReduce在计算数据时，计算过程必须要转化为Map和Reduce两个过程，从而难以描述复杂的数据处理过程；而Spark的计算模型不局限于Map和Reduce操作，还提供了多种数据集的操作类型，编程模型比...
答：1. Hadoop是一个分布式存储和分析框架，它能在廉价设备上利用集群的强大功能，安全地存储和高效地处理海量数据。2. Hadoop项目家族的核心是HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算）。HDFS负责存储海量数据，而MapReduce负责数据处理。3. Hadoop的其他子项目，如Hive、HBase等，为特定类型的大数据处理...
答：虽然在特定的情况下，Spark据称要比Hadoop快100倍，但它本身没有一个分布式存储系统 而分布式存储是如今许多大数据项目的基础，它可以将 PB 级的数据集存储在几乎无限数量的普通计算机的硬盘上，并提供了良好的可扩展性，只需要随着数据集的增大增加硬盘 因此，Spark需要一个第三方的分布式存储，也正是因为...
答：相信大家在学习大数据hadoop的时候肯定会遇到各种各样的问题，这篇文章就是介绍一些常的问题及如何解决的办法。1、namenode无法启动，不报错 可能原因是：之前用root启动过，导致current文件夹的权限和所属更改了，需要更改回来 解决：current文件夹位于hadoop安装目录同级目录的tmp/dfs/namesecondary 2、WARN ...
网友评论：
胥饼18092429313：
大数据Spark技术是否可以替代Hadoop?
44905吕宝
： Spark技术从之前和当前的技术路线上看不是为了替代Hadoop,更多的是作为Hadoop生态圈(广义的Hadoop)中的重要一员来存在和发展的.首先我们知道Hadoop(狭...
胥饼18092429313：
Spark可以完全替代hadoop吗 -
44905吕宝
： spark最大优势在于是基于内存的分布式计算框架,在计算速度方面可甩hadoop好几条街.天生就适合于多迭代的业务场景,在机器学习算法上能够充分体现.另外,spark还支持准实时流式框架spark streaming,分布式查询spark SQL、图计算...
胥饼18092429313：
大数据与Hadoop之间是什么关系 -
44905吕宝
： hadoop是一个开源的大数据分析软件,或者说编程模式.它是通过分布式的方式处理大数据的,因为开元的原因现在很多的企业或多或少的在运用hadoop的技术来解决一些大数据的问题,在数据仓库方面hadoop是非常强大的.但在数据集市以及实时的分析展现层面,hadoop也有着明显的不足,现在一个比较好的解决方案是架设hadoop的数据仓库而数据集市以及实时分析展现层面使用永洪科技的大数据产品,能够很好地解决hadoop的分时间长以及其他的问题.
胥饼18092429313：
大数据的Hadoop是做什么的? -
44905吕宝
： 提供海量数据存储zd和计算的.需要java语言基础.Hadoop实现了一个分布zd式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称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;而且它提供专高吞吐量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.Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce则为海量的数据提供了计算属回.
胥饼18092429313：
类似hadoop大数据平台有哪些 -
44905吕宝
： Storm, Spark, Hadoop比较 http://www.itpub.net/thread-1882941-1-1.html
胥饼18092429313：
为什么会有第一代大数据hadoop和第二代大数据spark -
44905吕宝
： 首先看一下Hadoop解决了什么问题,Hadoop就是解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储,一台计算机无法在要求的时间内进行处理)的可靠存储和处理.HDFS,在由普通PC组成的集群上提供高可靠的文件存储,通过将块保存多个副本...
胥饼18092429313：
hadoop 框架中怎么来优化 -
44905吕宝
： Storm用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统.为Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能 Spark采用了内存计算.从多迭代批处理出发,允许将数据载入内存作反复查询,此外还融合数据仓库,流处理和图形计算等多种计算范式.Spark构建在HDFS上,能与Hadoop很好的结合.它的RDD是一个很大的特点.Hadoop当前大数据管理标准之一,运用在当前很多商业应用系统.可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集.
胥饼18092429313：
hadoop 如何实现大数据 -
44905吕宝
： Hadoop本身是分布式框架,如果在hadoop框架下,需要配合hbase,hive等工具来进行大数据计算.如果具体深入还要了解HDFS,Map/Reduce,任务机制等等.如果要分析还要考虑其他分析展现工具.大数据还有分析才有价值 用于分析大数据...
胥饼18092429313：
大数据怎么入行? 做了两年php研发,现在想转做大数据,没什么经验,想入行的话,hadoop和数据 -
44905吕宝
： 大数据对于我们这些从业者来说,是不太喜欢说的一个词.所谓内行看门道,外行看热闹,大数据这两年风风火火,大家都争先恐后的讨论着,但说到如何掌握或者运用,很多人是不知所措的.私以为,大数据的核心在三个地方:数学+计算机...
胥饼18092429313：
大数据分析工具有哪些,好用的有吗 -
44905吕宝
： 大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助,而大数据分析是去分析海量的数据,所以就不得不借助一些工具去分析大数据,.一般来说,数据分析工作中都是有很多层次的,这些层次分别是数据存...
