开源大数据平台hadoop
答：spark和hadoop的区别如下：1、诞生的先后顺序：hadoop属于第一代开源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。2、计算不同：spark和hadoop在分布式计算的具体实现上，又有区别；hadoop中的mapreduce运算框架，一个运算job，进行一次map-reduce的过程；而...
答：大数据分析相关的基本解决方案,主要包括Hadoop简介、大数据分析概述、基于MapReduce的大数据处理、Python-Hadoop科学计算和大数据分析、R-Hadoop统计数据计算、Apache Spark批处理分析、Apache Spark实时数据分析、Apache Flink批处理分析、Apache Flink流式处 理、大数据可视化技术、云计算简介、使用亚马逊Web服务等内容。 本回...
答：Rapidminer 作为另一款大数据处理必要工具，Rapidminer属于一套开源数据科学平台，且通过可视化编程机制发挥作用。其功能包括对模型进行修改、分析与创建，且能够快速将结果整合至业务流程当中。Rapidminer目前备受瞩目，且已经成为众多知名数据科学家心目中的可靠工具。Cassandra ApacheCassandra是另一款值得关注的工具...
答：它的核心使命是提供数据存储和数据分析服务给目标客户。那么它的核心组成部分是什么呢？实现的方法有多种，我就举一个最典型的大数据平台结构作为说明。目前无论是国内或者国外，应用最广泛也是最典型的大数据平台是以Hadoop为核心进行功能延伸的生态系统，业内把它叫做Hadoop生态，它开源并且免费使用，它长...
答：揭开大数据平台的神秘面纱：架构构建的全景解析 大数据平台的基石 - 五维特性：海量数据（P/E/Z）、多元类型、价值密度低、处理速度迅猛、信息真实性不容忽视。大数据平台的核心使命，是通过数据采集、存储（Apache Hadoop与HDFS）、计算（MapReduce、Hive、SQL）和精细管理，构建起数据处理的坚实基础。存...
答：Hadoop: 一个开源的分布式存储、分布式计算平台.（基于Apache）Hadoop的组成：HDFS:分布式文件系统，存储海量的数据。MapReduce:并行处理框架，实现任务分解和调度。Hadoop的用处：搭建大型数据仓库，PB级数据的存储、处理、分析、统计等业务。比如搜索引擎、网页的数据处理，各种商业智能、风险评估、预警，还有...
答：相反，Spark也不是非要依附在Hadoop身上才能生存。但如上所述，毕竟它没有提供文件管理系统，所以，它必须和其他的分布式文件系统进行集成才能运作。这里我们可以选择Hadoop的HDFS,也可以选择其他的基于云的数据系统平台。但Spark默认来说还是被用在Hadoop上面的，毕竟，大家都认为它们的结合是最好的。以下是...
答：本文主要介绍一种基于Hadoop平台的多维分析和数据挖掘平台架构。作为一家互联网数据分析公司,我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”。多年来在严苛的业务需求和数据压力下,我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法,最终落地于Hadoop平台之上。 1. 大数据分析大分类 Hadoop平台对业务的针对性较强,为了让你明确它...
答：要我们自己编写一个程序来处理以上的问题是极其复杂的，我曾经写过一个脚本完成“如何分发业务应用到集群的各台服务器上”这个问题，复杂度也是不小的。而hadoop却可以帮助我们处理上面的所有问题，我们只需要编写我们的业务程序即可。二、hadoop是什么？hadoop是用于处理（运算分析）海量数据的技术平台，并且...
答：Hadoop平台的多种选择 下图展示了Hadoop平台的多种选择。你可以只安装Apache 发布版本,或从不同提供商所提供的几个发行版本中选择一个,或决定使用某个大数据套件。每个发行版本都包含有Apache Hadoop,而几乎每个大数据套件都包含或使用了一个发行版本,理解这一点是很重要的。 相关厂商内容 AWS中众多存储选项、理想使用...
网友评论：
柯强15080624092：
大数据的Hadoop是做什么的? -
40553阳祁
： 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.
柯强15080624092：
hadoop就是什么问题的一种开源实现 -
40553阳祁
： hadoop主要实现了两部分,一是分布式存储系统,也就是HDFS,可以让你把东西存储到多台机器上,而你却感觉在使用一台机器一样,二是分布式计算框架MapReduce(第二代为YARN),也可以让你很简单的编写出并行运行的代码. 因为...
柯强15080624092：
如何基于hadoop搭建大数据开源平台 -
40553阳祁
： 这个就比较负责了,可以用hadoop+hbase+spark/storm进行平台构建,spark用于数据分析和处理、hbase用于将处理后的数据保存、hadoop用于离线分析和原始数据存储,具体的还得结合应用场景
柯强15080624092：
hadoop 如何实现大数据 -
40553阳祁
： 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...
柯强15080624092：
大数据与Hadoop之间是什么关系 -
40553阳祁
： 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.
柯强15080624092：
能简述下hadoop的主要组件吗 -
40553阳祁
： 目前开源hadoop只包含hdfs,mr,和yarn,yarn是hadoop2新增组件.hdfs是hadoop分布式文件系统,主要采用多备份方式存储文件,可以对接hive和hbase等产品并存储对应数据.mapreduce是大数据处理并行框架,用户可以编写自己的程序调用mr框架并行的处理大数据,在调用过程中可以调整m和r的数目.不过总的来说编程相对复杂,因此诞生了hive.yarn作为新生控件,主要管理hadoop各个模块运行过程中的任务调度,目前主要有公平调度与容量调度两种模型.如果需要其他组件,需要单独下载安装.
柯强15080624092：
Hadoop和云计算有什么关系? -
40553阳祁
： Hadoop现在已经广泛应用于包 括 FaceBook,Twitter, Yahoo! 等公司,通常情况下这些机群包括数以千计的服务器和数以万计的CPU.Hadoop 作为基础云计算平台 ,包括了超过 100 个的用户可配置参数 ( 版本 0.19.2) , 而这些参数中很大...
