hadoop应用场景

大数据量存储:分布式存储 日志处理: Hadoop擅长这个 海量计算: 并行计算 ETL:数据抽取到oracle.mysql.DB2.mongdb及主流数据库 使用HBase做数据分析: 用扩展性应对大量的写操作—Facebook构建了基于HBase的实时数据分析系统 机器学习: 比如Apache Mahout项目 搜索引擎:hadoop + lucene实现 数据挖掘:目前比较流行的广告推荐 大量地从文件中顺序读.HDFS对顺序读进行了优化,代价是对于随机的访问负载较高. 数据支持一次写入,多

IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象.很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”.稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化.假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中.你可以使用这三种配置完成很多同养的事情. ES是否可以作为一个NoSQL数据库?粗看,这句话说的不太对,但是这是一个合理的场景.类似地,M

关于SSH配置 在配置SSH的时候,要明白ssh_config主要负责ssh的客户端,sshd_config主要是负责服务器端配置:但是两者配置文件内容是一样的,处理方式是对于没有用的参数注释掉:其中有一项是PermitRootLogin,其实这一项是服务器端需要进行配置的,但我在ssh_config中打开了,导致了异常:Bad configuration option: PermitRootLogin:注释掉之后,问题解决. 另外,可以通过"man 5 sshd_config"来查看

一.为何要学习Hadoop? 这是一个信息爆炸的时代.经过数十年的积累,很多企业都聚集了大量的数据.这些数据也是企业的核心财富之一,怎样从累积的数据里寻找价值,变废为宝炼数成金成为当务之急.但数据增长的速度往往比cpu和内存性能增长的速度还要快得多.要处理海量数据,如果求助于昂贵的专用主机甚至超级计算机,成本无疑很高,有时即使是保存数据,也需要面对高成本的问题,因为具有海量数据容量的存储设备,价格往往也是天文数字.成本和IT能力成为了海量数据分析的主要瓶颈. Hadoop这个开源产品的出现,打破

Hadoop很强大,但企业在使用Hadoop或者大数据之前,首先要明确自己的目标,再确定是否选对了工具,毕竟Hadoop不是万能的!本文中列举了几种不适合使用Hadoop的场景. 随着 Hadoop 应用的不断拓展,使很多人陷入了对它的盲目崇拜中,认为它能解决一切问题.虽然Hadoop是一个伟大的分布式大型数据计算的框架,但Hadoop不是万能的.比如在下面这几种场景就不适合使用Hadoop: 1.低延迟的数据访问 Hadoop并不适用于需要实时查询和低延迟的数据访问.数据库通过索引记录可以降低

综合stackoverflow和linkin上的相关讨论,还有我个人的工作经验: Redis应用场景(大部分场景下memcache可以用Redis代替,所以不单独讨论) 线上业务,读写的高性能要求 非海量数据(单机GB级别) 多机共享型操作,如session 支持事务(但并没有想像中的那么好用,逻辑上容易出问题) 优秀的原生数据结构 小型原子操作(如计数器) 不适用于N层结构的数据处理,或者说可以用于存储但是最好不要更新,以hash为例,包括redis实例(一个实例也等于是key-value字典

大数据时代——为什么用hadoop hadoop应用场景 Hadoop一般用在哪些业务场景? Hadoop虽然强大,但不是万能的

原文链接 随着人们逐渐认识到 "大数据"的价值,互联网.电商到金融业.政企等各行业开始处理海量数据.如何低成本.敏捷高效地搭建大数据处理平台,成为影响大数据创新效率的关键. 为了让用户以最简便地方式享用阿里云全球资源,在云端构建敏捷弹性.高可靠和高性价比的大数据平台,近日,阿里云在成都云栖大会上发布了一款Hadoop/Spark场景专用的ECS存储优化型实例D1规格族,单实例提供最高56核CPU,224GB内存,168TB本地盘容量,5GB/S总吞吐,PPS达120万+.这对Hadoo

由于从各光伏电站采集的数据量较大,必须解决海量数据的查询.分析的问题.目前主要考虑两种方式:1.  Hadoop大数据技术:2.  Oracle(数据仓库)+BI:    本文仅介绍hadoop的技术要应用特征. Hadoop 基本介绍 hadoop是一个平台,是一个适合大数据的分布式存储和计算的平台.什么是分布式存储?这就是后边我们要讲的hadoop核心之一HDFS(Hadoop Distributed File System):什么是分布式计算?这是我们后边要讲的hadoop另外一个重要的核