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一般来说，ClickHouse适合于维度变化较少的拼宽表的场景，StarRocks不仅在单表的测试中有着更出色的表现，在多表关联的场景具有更大的优势。【详细】
Hadoop ClickHouse 数据库 2021-12-07
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Hadoop大数据“存算分离”，柏科数据 ISCloud分布式存储"提质增效"
业内新扩容方式“存算分离”架构的优势逐渐明显，“存算分离”成了大数据架构发展的必然趋势，成了解决行业用户在使用Hadoop时，面临计算资源浪费、存储性能低、管理成本过高等痛点的利器。【详细】
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Hadoop是一个开源软件框架，它在近十年前开始流行。【详细】
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学大数据基础包含涵盖大数据体系中的技术点，包括但不限于Linux、Zookeeper、Hadoop、Yam、Redis、HDFS、MapReduce、Hive、lmpala、Hue、Oozie、Storm、Kafka、Spark、Soark RDD、Spark SQL、Soark Stream...【详细】
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如今，开源分析已牢固地成为企业软件堆栈的一部分，“大数据”一词似乎已经过时，并且Hadoop已成为死法已成为人们公认的民间传说。不过，这太夸张了;尽管Hadoop不再炙手可热，但它仍然是一个重要因素。那...【详细】
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随着云原生技术的加速普及，Kubernetes逐渐成为IT技术架构的基石，并推动着各行业技术架构的转型升级。【详细】
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数据湖的概念起源于大数据的出现——且数据已成为企业的核心资产，Hadoop则是作为存储和管理数据的平台而出现。但是，盲目地投入Hadoop数据湖建设并不一定会使您的企业进入大数据时代——至少不是以一种成...【详细】
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几天前，国外媒体传出消息，HPE宣布收购MapR 的资产，收购金额未对外公开。去年10月份Hadoop的另外两个代表：Cloudera和Hortonworks的合并。Hadoop的三巨头的境遇让人不免对Hadoop的未来有些担心。【详细】
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Hadoop是由java语言编写的，在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架，其核心部件是HDFS与MapReduce。【详细】
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在实时数据世界里，为什么我们还这么执着于Hadoop? 根据451 Research调查数据显示，围绕批处理架构的Hadoop仍然是大数据的代表技术，尽管其声誉仍然超过实际部署情况。下面我们来具体了解一下。 【详细】
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我们被各方的数据所包围。随着数据每两年增加一倍，数字世界正在快速追逐物理世界。据估计，到2020年，数字宇宙将达到44个zettabytes - 与宇宙中的恒星一样多的数字位。【详细】
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之前我们提到大数据的时候就会提到Hadoop，Hadoop是大数据的基础框架，是大数据技术的代表。提到HDFS、MapReduce、Yarn，提到HBase、Hive、TEZ等Hadoop生态圈中的一个又一个开源组件。但是最近好像有点不...【详细】
Hadoop 2019-07-22
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总的来说，Spark采用更先进的架构，使得灵活性、易用性、性能等方面都比Hadoop更有优势，有取代Hadoop的趋势，但其稳定性有待进一步提高。我总结，具体表现在如下几个方面。 【详细】
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Hadoop从诞生至今已经十三年了。2006年诞生大数据，2008年成为Apache的顶尖项目，成为国内外互联网大数据的标准配置之一。长久以来，想要入行大数据开发Hadoop也是必学。最近确对Hadoop哀声一片，更多喊得...【详细】
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屈指算来，Hadoop 已经诞生 13 年了。它最早诞生于 2006 年，并在 2008 年成为 Apache 顶级项目。诞生后没过多久就成为了互联网行业大数据计算的标准配置，同时也成了 Apache 软件基金会的金牌项目之一。...【详细】
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今年 5 月底，MapR被曝融资困难，可能在不久之后关闭，这个曾经估值高达 10 亿美元的 Hadoop 赛道的有力挑战者或将就此衰落。随后，同样围绕 Hadoop 进行商业化落地的Cloudera股价在 6 月 6 日（美东时间...【详细】
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提到大数据，我们一定绕不开Hadoop，甚至在某种程度上，Hadoop的部署情况可以代表大数据的部分发展现状。Hadoop是一种基于Java的编程结构，用于在分布式计算环境中处理和存储大型数据集。【详细】
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以安装部署Apache Hadoop2.x版本为主线，来介绍Hadoop2.x的架构组成、各模块协同工作原理、技术细节。安装不是目的，通过安装认识Hadoop才是目的。 【详细】
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什么时候需要考虑在IT系统中使用大数据? 准备好使用了么? 从哪里开始? 感觉大数据只是一种市场趋势，我还是应该去做么？这些问题萦绕着CIO和CTO们，当决定部署一个全局化分布式大数据架构时，可能会把企...【详细】
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大数据已经火了很久了，一直想了解它学习它结果没时间，了解了一些资料，结合我自己的情况，整理了一个学习路线。【详细】
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如今，Hadoop在诸多领域大显身手。随着开源社区和国际众多国际技术厂商对这一开源技术的积极支持与持续的大量投入，相信不久的将来，Hadoop技术会被拓展到更多的应用领域。 【详细】
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大数据基础大盘点【详细】
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为了增加混淆，Spark和Hadoop经常与位于HDFS，Hadoop文件系统中的Spark处理数据一起工作。但是，它们都是独立个体，每一个体都有自己的优点和缺点以及特定的商业案例。本文将从以下几个角度对Spark和Hadoo...【详细】
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Spark的误解-不仅Spark是内存计算，Hadoop也是内存计算
市面上有一些初学者的误解，他们拿Spark和Hadoop比较时就会说，Spark是内存计算，内存计算是Spark的特性。【详细】
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Hadoop在大数据领域享有多年垄断权，随着该领域开始出现新生力量，其统治地位正在逐渐下滑。年初的调查中，Hadoop被列为2018年大数据领域的“渐冻”趋势之一，Gartner的调查也揭示了Hadoop使用量的下滑，...【详细】
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由雅虎为工程师和数据科学家打造的Apache Hadoop曾因巨大的潜力而备受称赞，但如今它却受到了更快的产品的影响，而这些产品往往来自于它本身的生态系统——Spark就是其中之一。【详细】
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关于 hadoop 所谓的消亡，以及它跌落神坛的报道数不胜数。有很多人放马后炮说，Hadoop 从一开始就没有意义。还有人说“Hadoop 对于小型，临时的工作来说很慢”、“ Hadoop 很难”、“ Hadoop 已经死了，Sp...【详细】
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我们每天都在吃饭，睡觉，工作，玩耍，与此同时产生大量的数据。根据IBM调研的说法，人类每天生成2.5亿(250亿)字节的数据。 这相当于一堆DVD数据从地球到月球的距离，涵盖我们发送的文本、上传的照片、各...【详细】
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“大数据”一词的确切定义其实是很难给出的，因为不同的人(供应商、从业者、商业公司等)对它的理解也并不完全一致。【详细】
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在过去的二十年中，尽管其他的系统和软件在许许多多的迭代、变革中演进，甚至完全被新模型所抛弃，数据仓库这个老骨干却安然屹立。【详细】
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用于数据分析的开源Hadoop架构的巨大增长是由其结构化和非结构化数据量的增长所驱动的，并且很多权威组织也预测，未来Hadoop架构还将继续增长，并需要复杂的可访问工具来从数据中提取业务和市场信息。【详细】
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5月16日，金山云与英特尔在北京金山软件大厦签署合作备忘录，在现有深入合作的基础上，双方将进一步加强在计算、存储、网络以及数据分析、机器学习、人工智能等领域的广泛合作。【详细】
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人认为 Hadoop 正在失败，但硅谷数据管理公司 Hortonworks 的总经理 Vamsi K. Chemitiganti 并不这么看。【详细】
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和 Hadoop 一样，Spark 提供了一个 Map/Reduce API（分布式计算）和分布式存储。二者主要的不同点是，Spark 在集群的内存中保存数据，而 Hadoop 在集群的磁盘中存储数据。【详细】
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将定制的Spark和Hadoop试点项目转移到生产中是一项艰巨的任务，但容器技术缓解了这种艰难的过渡。【详细】
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虽然Hadoop可以运行在廉价的商品计算机硬件，且用户很容易添加节点，但是它有一些细节是很昂贵的，尤其是你在生产环境中运行Hadoop。【详细】
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2017大数据十大趋势丨海量数据汹涌而来，Hadoop不再一家独大
2017年大数据将不再是Hadoop一家独大，也不再是编程者们的自娱自乐，企业和终端用户的不断涌入，海量数据“堆积如山”，随之而来的储存、分析、处理成为从业者的下一挑战。数据如何变现，价值怎么挖掘?【详细】
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所有大数据和Hadoop生态系统相关的企业都非常兴奋，因为这其中很少有企业会被淘汰出局，但企业似乎并没有找到Hadoop的正确打开方式，不过这也不影响他们不断地砸钱。如果试试将整个生态系统搬到云端，就会...【详细】
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2月1日，国际知名咨询机构Gartner发布Hadoop发行版市场指南《Market Guide for Hadoop Distribution》。东方金信作为大数据领域代表厂商，在此报告中与Cloudera、Oracle、AWS等并列提及，正式进入Gartner...【详细】
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