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Hadoop

840內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋Hadoop相關(guān)研究熱點(diǎn)、技術(shù)難點(diǎn)與應(yīng)用場(chǎng)景，讓用戶(hù)更加深入地學(xué)習(xí)這一大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)技術(shù)。

共 840 條

hadoop hbase集群斷電數(shù)據(jù)塊被破壞無(wú)法啟動(dòng)

集群機(jī)器意外斷電重啟，導(dǎo)致hbase 無(wú)法正常啟動(dòng)，拋出reflect invocation異常，可能是正在執(zhí)行的插入或合并等操作進(jìn)行到一半時(shí)中斷，導(dǎo)致部分?jǐn)?shù)據(jù)文件不完整格式不正確或在hdfs上block塊不完整。

2017-07-04 10:39:21

hadoop hbas 數(shù)據(jù)塊啟動(dòng)

大數(shù)據(jù)框架Hadoop主要模塊介紹

本文涉及到的所有模塊，都是屬于Apache組織，不包括其他第三方的模塊。

2017-07-03 13:11:39

大數(shù)據(jù)Hadoop 模塊介紹

Hadoop+數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)到底是夢(mèng)幻組合還是命中的宿敵？

現(xiàn)在。自從Hadoop出現(xiàn)在舞臺(tái)上之后，一直有人嘀咕說(shuō)，這個(gè)閃亮的新星正在為一些最好的數(shù)據(jù)管理角色提供服務(wù)–這些角色就是，在幾年前，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)已穩(wěn)操勝券。

2017-06-30 09:29:00

Hadoop 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

一步一步學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)：Hadoop生態(tài)系統(tǒng)與場(chǎng)景

2008年1月, Hadoop成為Apache的開(kāi)源項(xiàng)目。Hadoop的出現(xiàn)解決了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理，其是一種支持分布式計(jì)算和存儲(chǔ)的框架體系。假如把Hadoop集群抽象成一臺(tái)機(jī)器的話(huà)，理論上我們的硬件資源(CPU、Memoery等)是可以無(wú)限擴(kuò)展的。

2017-06-23 21:07:15

大數(shù)據(jù)Hadoop HBase

Hadoop中ssh+IP、ssh+別名免秘鑰登錄配置

Hadoop運(yùn)行過(guò)程中需要管理遠(yuǎn)端Hadoop守護(hù)進(jìn)程，在Hadoop啟動(dòng)以后，NameNode是通過(guò)SSH(Secure Shell)來(lái)啟動(dòng)和停止各個(gè)DataNode上的各種守護(hù)進(jìn)程的。

2017-06-22 08:58:51

Hadoop ssh+IP ssh+

分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和Hadoop都不夠好，于是我們?cè)O(shè)計(jì)分布式SQL計(jì)算系統(tǒng)

為了解決分布式數(shù)據(jù)庫(kù)下，復(fù)雜的 SQL(如全局性的排序、分組、join、子查詢(xún)，特別是非均衡字段的這些邏輯操作)難以實(shí)現(xiàn)的問(wèn)題;在有了一些分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和 Hadoop 實(shí)際應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，對(duì)比兩者的優(yōu)點(diǎn)和不足，加上自己的一些提煉和思考, 設(shè)計(jì)了一套綜合兩者的系統(tǒng)，利用兩者的優(yōu)點(diǎn)，補(bǔ)充兩者的不足。

2017-06-22 08:25:27

數(shù)據(jù)庫(kù)Hadoop SQL

Docker和hadoop的碰撞將決定誰(shuí)才是救世主

綜合來(lái)說(shuō)，Docker和hadoop體系在云下物理機(jī)的場(chǎng)景非常有限，未來(lái)在云上替代VM解決彈性伸縮問(wèn)題應(yīng)該有發(fā)展。

2017-06-21 21:29:07

Docker hadoop 云

在大數(shù)據(jù)里：Hadoop可能是你的救命稻草

對(duì)于Hadoop來(lái)說(shuō)，前景很樂(lè)觀——開(kāi)源框架旨在促進(jìn)巨大數(shù)據(jù)集的分布式處理。Hadoop對(duì)企業(yè)越來(lái)越具有吸引力，因?yàn)樗瓤梢垣@取大數(shù)據(jù)的好處，同時(shí)又避免了基礎(chǔ)架構(gòu)費(fèi)用。

2017-06-19 08:47:49

Hadoop 大數(shù)據(jù)HDFS

比較Apache Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)中不同的文件格式和存儲(chǔ)引擎的性能

這篇文章提出了在Apache Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)中對(duì)比一些當(dāng)前流行的數(shù)據(jù)格式和可用的存儲(chǔ)引擎的性能：Apache Avro, Apache Parquet, Apache HBase 和 Apache Kudu 空間效率，提取性能，分析掃描以及隨機(jī)數(shù)據(jù)查找等領(lǐng)域。這有助于理解它們中的每一個(gè)如何(何時(shí))改善你的大數(shù)據(jù)工作負(fù)載的處理能力。

2017-06-15 10:21:30

Apache Hado 存儲(chǔ)引擎性能

Hadoop 2.x HDFS和YARN的啟動(dòng)方式

以下是Hadoop 2.x HDFS和YARN的啟動(dòng)方式希望能對(duì)同學(xué)們有所幫助。

2017-06-08 11:00:09

HDFS Hadoop YARN

不要讓Hadoop成為Had oops！

過(guò)去幾年里，數(shù)據(jù)量的生成以每?jī)赡攴乃俣仍鲩L(zhǎng)，但企業(yè)的預(yù)算卻沒(méi)有相應(yīng)增長(zhǎng)。這意味著要更有創(chuàng)造性地通過(guò)更少的方式做更多的工作。這是一個(gè)持續(xù)且艱巨的挑戰(zhàn)，我沒(méi)有一勞永逸的解決方案，但我可以提供一些指導(dǎo)原則，讓你以更好的姿態(tài)去面對(duì)挑戰(zhàn)。

2017-06-07 11:48:47

Hadoop 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

這是一篇最通熟易懂的Hadoop HDFS實(shí)踐攻略！

以下是HDFS的基礎(chǔ)內(nèi)容，希望可以幫助您快速熟悉HDFS的思路和使用方式。

2017-05-22 10:11:11

Hadoop HDFS Java API Hadoop

零基礎(chǔ)搭建Hadoop大數(shù)據(jù)處理-集群安裝

經(jīng)過(guò)一系列的前期環(huán)境準(zhǔn)備，現(xiàn)在可以開(kāi)始Hadoop的安裝了，在這里去apache官網(wǎng)下載2.7.3的版本 http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-2.7.3/hadoop-2.7.3.tar.gz

2017-05-11 17:36:50

數(shù)據(jù)分析 Hadoop 大數(shù)據(jù)

零基礎(chǔ)搭建Hadoop大數(shù)據(jù)處理-環(huán)境

由于Hadoop需要運(yùn)行在Linux環(huán)境中，而且是分布式的，因此個(gè)人學(xué)習(xí)只能裝虛擬機(jī)，本文都以VMware Workstation為準(zhǔn)，安裝CentOS7，具體的安裝此處不作過(guò)多介紹，只作需要用到的知識(shí)介紹。

2017-05-11 11:00:11

大數(shù)據(jù)Hadoop 數(shù)據(jù)處理

零基礎(chǔ)搭建Hadoop大數(shù)據(jù)處理-初識(shí)

Hadoop的學(xué)習(xí)不僅僅是學(xué)習(xí)Hadoop，還要學(xué)習(xí)Linux，網(wǎng)絡(luò)知識(shí)，Java、還有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法等等，所以萬(wàn)里長(zhǎng)征才開(kāi)始第一步，希望Hadoop學(xué)習(xí)不是從了解到放棄。

2017-05-05 09:53:34

Hadoop 大數(shù)據(jù)處理

Hadoop沒(méi)有消亡，它是大數(shù)據(jù)的未來(lái)

有人認(rèn)為 Hadoop 正在失敗，但硅谷數(shù)據(jù)管理公司 Hortonworks 的總經(jīng)理 Vamsi K. Chemitiganti 并不這么看，本文就是對(duì)其觀點(diǎn)的編譯介紹。

2017-05-01 22:54:01

Hadoop 大數(shù)據(jù)開(kāi)源

Spark：超越Hadoop MapReduce

和 Hadoop 一樣，Spark 提供了一個(gè) Map/Reduce API(分布式計(jì)算)和分布式存儲(chǔ)。二者主要的不同點(diǎn)是，Spark 在集群的內(nèi)存中保存數(shù)據(jù)，而 Hadoop 在集群的磁盤(pán)中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

2017-04-19 11:17:48

Spark Hadoop MapReduce

Hadoop常見(jiàn)錯(cuò)誤和處理方式

目前發(fā)現(xiàn)很多的地方，TASKTRACKER和HDFS都分了組，但是只修改一組的參數(shù)，造成系統(tǒng)大量出問(wèn)題。java heap size以及tasktracker被拉黑名單的問(wèn)題。

2017-04-17 10:05:51

Hadoop 錯(cuò)誤方式

Hadoop環(huán)境中管理大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)八大技巧

目前大數(shù)據(jù)行業(yè)也越來(lái)越火爆，從而導(dǎo)致國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)人才也極度缺乏，下面介紹一下關(guān)于Hadoop環(huán)境中管理大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技巧。

2017-04-10 08:56:46

Hadoop環(huán)境數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技巧

Hadoop1.0和Hadoop2.0的區(qū)別

今天我們講講如何選擇不同的Hadoop版本。

2017-03-22 20:21:16

Hadoop 框架分布式

如何使用Hadoop提升Hive查詢(xún)性能

Apache Hive 是一個(gè) Hadoop 之上構(gòu)建起來(lái)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，用于數(shù)據(jù)的分析、匯總以及查詢(xún)。Hive 提供了一種類(lèi) SQL 的接口來(lái)查詢(xún)被存儲(chǔ)在各種數(shù)據(jù)源和文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。

2017-03-13 09:50:00

DIY Hadoop大數(shù)據(jù)環(huán)境的5大陷阱

雖然Hadoop可以運(yùn)行在廉價(jià)的商品計(jì)算機(jī)硬件，且用戶(hù)很容易添加節(jié)點(diǎn)，但是它有一些細(xì)節(jié)是很昂貴的，尤其是你在生產(chǎn)環(huán)境中運(yùn)行Hadoop。

2017-03-09 14:45:13

DIY Hadoop 大數(shù)據(jù)環(huán)境

多云未來(lái)，Hadoop何去何從？

Hadoop在未來(lái)還會(huì)保持兩到三年的強(qiáng)勁增長(zhǎng)，但最終它可能只會(huì)留在數(shù)據(jù)庫(kù)與大型機(jī)身邊。數(shù)字時(shí)代的變化速度太快，沒(méi)有任何一種技術(shù)可以長(zhǎng)盛不衰!

2017-03-09 09:24:43

Hadoop 技術(shù)大數(shù)據(jù)

Hadoop正在走下坡路

長(zhǎng)期以來(lái)，Hadoop 這個(gè)詞鋪天蓋地，幾乎成了大數(shù)據(jù)的代名詞。三年之前，提起超越 Hadoop 這件事，似乎還顯得難以想象。但三年后的今天，這一情況發(fā)生了一些改變。

2017-03-07 07:59:16

Hadoop 下坡路

跌下神壇的Hadoop 過(guò)度炒作還是理性選擇？

單純從 Hadoop 的市場(chǎng)占有率來(lái)推斷其發(fā)展態(tài)勢(shì)似乎有些片面了，因?yàn)檫€有許多公司并非不想采用 Hadoop，只是他們發(fā)現(xiàn)很難利用現(xiàn)有的技術(shù)團(tuán)隊(duì)充分挖掘 Hadoop 的應(yīng)用價(jià)值，實(shí)際上，他們只是需要更多的專(zhuān)業(yè)知識(shí)。

2017-03-06 14:24:26

Hadoop 炒作選擇

Hadoop歷史、HDFS特點(diǎn)及對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的意義

如今Apache Hadoop已成為大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展背后的驅(qū)動(dòng)力。Hive和Pig等技術(shù)也經(jīng)常被提到，但是他們都有什么功能，為什么會(huì)需要奇怪的名字（如Oozie，ZooKeeper、Flume）。

2017-03-06 10:45:29

Hadoop HDFS 大數(shù)據(jù)

OpenStack Sahara如何構(gòu)建Hadoop和Spark系統(tǒng)

OpenStack是一種云操作系統(tǒng)，用于提供虛擬機(jī)，而OpenStack Sahara是一個(gè)附加組件，使管理員能夠在這些虛擬機(jī)上部署Spark和Hadoop。

2017-03-06 09:40:39

OpenStack S Hadoop Spark

5節(jié)點(diǎn)Hadoop分布式集群搭建經(jīng)驗(yàn)分享

本文章我們使用hadoop2.6.0版本配置Hadoop集群，同時(shí)配置NameNode+HA、ResourceManager+HA，并使用zookeeper來(lái)管理Hadoop集群。

2017-02-28 09:48:30

Hadoop 集群搭建

基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive基礎(chǔ)知識(shí)

Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，可對(duì)存儲(chǔ)在HDFS上的文件中的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)整理、特殊查詢(xún)和分析處理，提供了類(lèi)似于SQL語(yǔ)言的查詢(xún)語(yǔ)言–HiveQL，可通過(guò)HQL語(yǔ)句實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的MR統(tǒng)計(jì)，Hive將HQL語(yǔ)句轉(zhuǎn)換成MR任務(wù)進(jìn)行執(zhí)行。

2017-02-28 09:21:56

Hadoop Hive 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

Hadoop讓大數(shù)據(jù)在零售業(yè)變得更有價(jià)值

在過(guò)去幾年，全球零售商一直試圖利用大數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值。由于其大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)架構(gòu)的限制，許多工作被一再推遲。Hadoop為這些零售商打開(kāi)了新的大門(mén)，它可以解決他們?cè)谶^(guò)去幾年在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域面臨的許多問(wèn)題和挑戰(zhàn)。

2017-02-27 16:47:52

零售業(yè)大數(shù)據(jù)

海量數(shù)據(jù)洶涌而來(lái)，Hadoop不再一家獨(dú)大

2017年大數(shù)據(jù)將不再是Hadoop一家獨(dú)大，也不再是編程者們的自?shī)首詷?lè)，企業(yè)和終端用戶(hù)的不斷涌入，海量數(shù)據(jù)“堆積如山”，隨之而來(lái)的儲(chǔ)存、分析、處理成為從業(yè)者的下一挑戰(zhàn)。

2017-02-23 11:30:11

Hadoop 數(shù)據(jù)DataLake

Kudu，支持快速分析的新型Hadoop存儲(chǔ)系統(tǒng)

Kudu是Cloudera開(kāi)源的新型列式存儲(chǔ)系統(tǒng)，是Apache Hadoop生態(tài)圈的新成員之一（incubating），專(zhuān)門(mén)為了對(duì)快速變化的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的分析，填補(bǔ)了以往Hadoop存儲(chǔ)層的空缺。本文主要對(duì)Kudu的動(dòng)機(jī)、背景，以及架構(gòu)進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹。

2017-02-20 07:57:42

Kudu 快速分析 Hadoop

Hadoop在云環(huán)境中找到理想歸宿譯文

Hadoop概念涵蓋了全部“商業(yè)化打包及支持的開(kāi)源Hadoop相關(guān)項(xiàng)目版本”。換言之，除了傳統(tǒng)的HDFS與MapReduce之外，Gartner還在其中融入了YARN、Pig、Hive、HBase、ZooKeeper、Avro、Flume、Kafka、Oozie、Parquet、Solr、Spark及Sqoop等項(xiàng)目

2017-02-17 09:14:14

為什么說(shuō)Storm比Hadoop 快？

實(shí)際流計(jì)算和批處理系統(tǒng)沒(méi)有本質(zhì)的區(qū)別，像storm的trident也有批概念，而mapreduce可以將每次運(yùn)算的數(shù)據(jù)集縮小(比如幾分鐘啟動(dòng)一次)，facebook的puma就是基于hadoop做的流計(jì)算系統(tǒng)。

2017-02-14 14:20:02

大數(shù)據(jù)框架對(duì)比：Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink

大數(shù)據(jù)是收集、整理、處理大容量數(shù)據(jù)集，并從中獲得見(jiàn)解所需的非傳統(tǒng)戰(zhàn)略和技術(shù)的總稱(chēng)。雖然處理數(shù)據(jù)所需的計(jì)算能力或存儲(chǔ)容量早已超過(guò)一臺(tái)計(jì)算機(jī)的上限，但這種計(jì)算類(lèi)型的普遍性、規(guī)模，以及價(jià)值在最近幾年才經(jīng)歷了大規(guī)模擴(kuò)展。

2017-02-14 13:11:23

Hadoop Storm Samza

打破TPCx-BB測(cè)試記錄又怎樣，會(huì)玩Hadoop大數(shù)據(jù)應(yīng)用嗎?

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)量急劇膨脹，新經(jīng)濟(jì)模式下，如何從積累的海量數(shù)據(jù)中挖掘出新的價(jià)值，支撐企業(yè)及社會(huì)發(fā)展，是當(dāng)前大數(shù)據(jù)大熱的內(nèi)在驅(qū)動(dòng)力。大數(shù)據(jù)應(yīng)用所需要的IT設(shè)施的計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源越來(lái)越大。

2017-02-10 17:55:30

Hadoop面試中6個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題及答案

Hadoop 是一個(gè)開(kāi)源軟件框架，用于存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)，并發(fā)處理/查詢(xún)?cè)诰哂卸鄠€(gè)商用硬件(即低成本硬件)節(jié)點(diǎn)的集群上的那些數(shù)據(jù)。

2017-02-10 10:10:46

Hadoop 面試數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

大數(shù)據(jù)計(jì)算架構(gòu)Hadoop、Spark和Storm 三者技術(shù)比較

縱觀技術(shù)的發(fā)展史，我們可以看到，每一項(xiàng)新技術(shù)的問(wèn)世都有著之前技術(shù)的身影，伴隨著大數(shù)據(jù)的需求增長(zhǎng)，不同的架依然會(huì)不斷進(jìn)化，并改進(jìn)自身的缺點(diǎn)，從而使得自身架構(gòu)得到進(jìn)一步的完善。就目前來(lái)看Hadoop，Spark和Storm目前遠(yuǎn)談不到誰(shuí)取代誰(shuí)。

2017-02-10 09:00:03

Hadoop Spark Storm

零售業(yè)如何用Hadoop開(kāi)啟大數(shù)據(jù)之門(mén)？

“大型零售商永遠(yuǎn)不可能利用其傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行這種分析。存儲(chǔ)如此多的歷史數(shù)據(jù)是十分昂貴的，并且數(shù)據(jù)類(lèi)型復(fù)雜，并且需要相當(dāng)多的準(zhǔn)備以允許它與PoS事務(wù)組合。Hadoop解決了這兩個(gè)問(wèn)題，并且可以運(yùn)行比舊系統(tǒng)更復(fù)雜的分析。”

2017-02-09 14:31:54

Hadoop 零售業(yè)大數(shù)據(jù)

TensorFlow的開(kāi)源與Hadoop的開(kāi)源有什么不同？

出現(xiàn)這種區(qū)別最大的原因是來(lái)源于Google與Apache本質(zhì)上不同，Google作為一個(gè)商業(yè)公司，有的是人來(lái)維護(hù)代碼，基本上不在乎來(lái)自公司外的貢獻(xiàn)。對(duì)于Google來(lái)說(shuō)，開(kāi)源TF(目測(cè)k8s也差不多)最大的目的是制定標(biāo)準(zhǔn)，推進(jìn)自己的cloud，另外如果有更多的人來(lái)測(cè)試和修修補(bǔ)補(bǔ)那些外圍一點(diǎn)的東西那是再好不過(guò)了。

2017-02-07 09:30:49

TensorFlow Hadoop 開(kāi)源

TensorFlow的開(kāi)源與Hadoop的開(kāi)源有什么不同？

最近看TensorFlow代碼的時(shí)候，用Git pull下來(lái)最新的master一看，哇好多的更新，然后點(diǎn)擊去之前看到一半的cc文件繼續(xù)看，好多地方都改變了。但是一看Git log，有好多巨大的commit叫什么 “Merge commit for internal changes”, “Merge for github”，沒(méi)有任何的其他描述…，這樣基本上不知道到底改動(dòng)是為了什么。

2017-02-06 17:00:09

TensorFlow Hadoop 開(kāi)源

成本與性能兼得簡(jiǎn)化Hadoop云部署的高招

對(duì)于大數(shù)據(jù)管理和分析應(yīng)用程序云服務(wù)，用戶(hù)的關(guān)注度正不斷增長(zhǎng)，而為了應(yīng)對(duì)這一趨勢(shì)，供應(yīng)商已經(jīng)開(kāi)始努力簡(jiǎn)化Hadoop的云部署流程，并試圖降低云端Hadoop的購(gòu)買(mǎi)價(jià)格。

2017-01-22 10:40:31

Hadoop 云部署大數(shù)據(jù)

成本性能要兼得?簡(jiǎn)化Hadoop云部署有高招

對(duì)于大數(shù)據(jù)管理和分析應(yīng)用程序云服務(wù)，用戶(hù)的關(guān)注度正不斷增長(zhǎng)，而為了應(yīng)對(duì)這一趨勢(shì)，供應(yīng)商已經(jīng)開(kāi)始努力簡(jiǎn)化Hadoop的云部署流程，并試圖降低云端Hadoop的購(gòu)買(mǎi)價(jià)格。

2017-01-19 15:05:38

Hadoop 云計(jì)算大數(shù)據(jù)

ZooKeeper原理及其在Hadoop和HBase中的應(yīng)用

ZooKeeper是一個(gè)開(kāi)源的分布式協(xié)調(diào)服務(wù)，由雅虎創(chuàng)建，是Google Chubby的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)。分布式應(yīng)用程序可以基于ZooKeeper實(shí)現(xiàn)諸如數(shù)據(jù)發(fā)布/訂閱、負(fù)載均衡、命名服務(wù)、分布式協(xié)調(diào)/通知、集群管理、Master選舉、分布式鎖和分布式隊(duì)列等功能。

2017-01-17 09:38:52

ZooKeeper Hadoop HBase

大數(shù)據(jù)除了Hadoop，還有Scrapy

互聯(lián)網(wǎng)+概念的興起，中國(guó)的創(chuàng)業(yè)者幾乎把互聯(lián)網(wǎng)+這趟車(chē)開(kāi)進(jìn)了所有領(lǐng)域，傳統(tǒng)領(lǐng)域的商家人心惶惶，言必談互聯(lián)網(wǎng)+，仿佛不套點(diǎn)互聯(lián)網(wǎng)的概念都不好意思宣傳自家產(chǎn)品;而趕在這波潮流之前的正是燥熱至今的“ 大數(shù)據(jù) ”。

2017-01-15 14:18:35

大數(shù)據(jù)Hadoop Scrapy

Hadoop創(chuàng)始人寄語(yǔ)2017：五種讓開(kāi)源項(xiàng)目成功的方法

在未來(lái)的幾年內(nèi)，開(kāi)源生態(tài)系統(tǒng)將繼續(xù)擴(kuò)大，也會(huì)不斷地在有實(shí)際意義的項(xiàng)目里實(shí)施。它匯聚了今天最聰明的頭腦，在通力合作下，以十年前不可能的速度推進(jìn)軟件開(kāi)發(fā)。

2017-01-15 11:26:31

Hadoop 開(kāi)源項(xiàng)目

Hadoop開(kāi)發(fā)過(guò)程中所遇到的那些坑

每次對(duì)NameNode格式化之后都會(huì)產(chǎn)生一個(gè)新的namespaceID，如果多次對(duì)NameNode格式化的話(huà)可能導(dǎo)致NameNode節(jié)點(diǎn)和DataNode節(jié)點(diǎn)中存放的版本號(hào)不一致。

2016-12-30 11:10:32

Hadoop 開(kāi)發(fā)JVM

Kafka在行動(dòng)：7步實(shí)現(xiàn)從RDBMS到Hadoop的實(shí)時(shí)流傳輸

本文目標(biāo)讀者是技術(shù)人員。繼續(xù)讀，我會(huì)圖解Kafka如何從關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)(RDBMS)里流輸數(shù)據(jù)到Hive，這可以提供一個(gè)實(shí)時(shí)分析使用案例。為了參考方便，本文使用的組件版本是Hive 1.2.1，F(xiàn)lume 1.6和Kafka 0.9。

2016-12-28 17:45:30

Hadoop 大數(shù)據(jù)Kafka

Hadoop如何迎擊大數(shù)據(jù)分析的挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)在十分火熱的話(huà)題，從農(nóng)業(yè)到工業(yè)、從金融到體育、從傳統(tǒng)企業(yè)到初創(chuàng)公司，各行各業(yè)都在積極應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析，似乎你的企業(yè)不和大數(shù)據(jù)沾點(diǎn)邊就會(huì)顯得沒(méi)有逼格一樣。

2016-12-22 09:52:13

Hadoop 大數(shù)據(jù)分析

Hadoop大數(shù)據(jù)面試--Hadoop篇

本篇大部分內(nèi)容參考網(wǎng)上，其中性能部分參考：http://blog.cloudera.com/blog/20 ... reduce-performance/、http://www.idryman.org/blog/2014 ... ing-best-practices/

2016-12-20 18:21:29

Hadoop 大數(shù)據(jù)面試

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