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大数据我们都知道hadoop,可是还会各种各样的技术进入我们的视野:Spark,Storm,impala,让我们都反映不过来.为了能够更好的架构大数据项目,这里整理一下,供技术人员,项目经理,架构师选择合适的技术,了解大数据各种技术之间的关系,选择合适的语言. 我们可以带着下面问题来阅读本文章: 1.hadoop都包含什么技术 2.Cloudera公司与hadoop的关系是什么,都有什么产品,产品有什么特性 3. Spark与hadoop的关联是什么? 4. Storm与hadoop的关联是什么

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前一篇中数据源采用的是从一个socket中拿数据,有点属于“旁门左道”,正经的是从kafka等消息队列中拿数据! 主要支持的source,由官网得知如下: 获取数据的形式包括推送push和拉取pull 一.spark streaming整合flume 1.push的方式 更推荐的是pull的拉取方式 引入依赖: <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streami

对很多技术团队来说,在搭建智能数据架构的过程中,或多或少会遇到一些疑惑和挑战,经过多次实践后,有些团队已经破除疑惑,成功探索出一条搭建智能数据架构之路,那么他们是如何实现这一技术的呢?在近日的个推技术沙龙成都站,几位架构大师在现场开启了数据技术的"脑暴时间". 诺基亚网络成都研发中心研发经理 刘朋 <数据增长时代的研发管理> 企业在应对数据增长带来的巨大挑战时,需在研发和管理方面做好充足准备. 研发方面,提升数据存储的扩展性:管理方面,除了增加对人和设备的管理外,要努力打造

提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x进化到目前的2.6版本.我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充.我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop – 董飞的回答,为了给大家有个铺垫,简单讲一些相关开源组件. 背景篇 MapReduce:技术提供了感知数据位置的标准化处理流程:读取数据,对数据进