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正文內(nèi)容

大數(shù)據(jù)技術(shù)的初步認(rèn)識(shí)(編輯修改稿)

2025-08-26 07:41 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 算模式和系統(tǒng)并存、融合高效率(Efficient)可靠性(Rellable)開源(Open Source)20
主流分布式系統(tǒng):Storm● Storm —— 流處理系統(tǒng)o 分布式的、容錯(cuò)的實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng),流處理平臺(tái)o 可用于“連續(xù)計(jì)算”、“分布式RPC”編程模型簡單,顯著地降低了進(jìn)行實(shí)時(shí)處理的難度無法進(jìn)行批處理不能保證消息的處理順序(Coreo 在Hadoop的基礎(chǔ)上提供了實(shí)時(shí)運(yùn)算的特性有一個(gè)低達(dá)毫秒級(jí) Storm)的延遲互操作性o 不進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集和存儲(chǔ)工作21
主流分布式系統(tǒng):Spark● Spark —— 混合處理系統(tǒng)o 包含流處理能力的下一代批處理框架用于構(gòu)建大規(guī)模、低延時(shí)的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用o 在Hdoop的基礎(chǔ)上進(jìn)行了一些架構(gòu)上的改良基于Hadoop的MapReduce引擎?zhèn)戎赜谕晟频膬?nèi)存計(jì)算和處理優(yōu)化機(jī)制,加快處理速度o 使用內(nèi)存存儲(chǔ)數(shù)據(jù),RDD的模式處理數(shù)據(jù)RDD:彈性分布式數(shù)據(jù)集,只位于內(nèi)存中,永恒不變的結(jié)構(gòu)22
主流分布式系統(tǒng):Spark Tachyon 分布式文件系統(tǒng)?允許文件以內(nèi)存的速度在集群框架中進(jìn)行可靠的共享 Shark 數(shù)據(jù)查詢分析計(jì)算?“SQL on Spark”,Spark上數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)現(xiàn),性能最高可達(dá)Hive的一百倍 Spark Streaming 流式計(jì)算 GraphX圖計(jì)算可以通過YARN、Mesos等實(shí)現(xiàn)在Hadoop文件系統(tǒng)上與Hadoop一起運(yùn)行Spark生態(tài)系統(tǒng)23
主流分布式系統(tǒng):Spark超過Hadoop一百倍的運(yùn)算不能用于處理需要長期保速度存的數(shù)據(jù)提供強(qiáng)大的內(nèi)存計(jì)算引擎:成本更高迭代、批處理、內(nèi)存、流資源消耗更大式、數(shù)據(jù)查詢分析以及圖計(jì)算多樣性易于編寫24
主流分布式系統(tǒng):總結(jié)Hadoop?適合處理對(duì)時(shí)間要求不高的非常大規(guī)模數(shù)據(jù)集?廉價(jià)且高效,可以靈活應(yīng)用于多種案例?兼用和集成能
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