终于有人把Hadoop大数据系统架构讲清楚了
传统的系统已无法处理结构多变的大数据，而高性能硬件和专用服务器价格昂贵且不灵活，Hadoop因此应运而生。Hadoop使用互连的廉价商业硬件，通过数百甚至数千个低成本服务器协同工作，可有效存储和处理大量数据。 1.Hadoop生态体系 Google通过三篇重量级论文
MPP与Hadoop 两种主流大数据系统架构有什么差别
同样都可以处理大规模数据的MPP数据库架构与Hadoop体系架构属于不同的技术体系，二者没有直接的相关性，却常常被放在一起进行比较。 1. 设计思路对比 两类系统运行的硬件架构是相同的，都是普通服务器组成的集群，但从资源管理角度来说，它们并行化软件实现
Hadoop替换du命令降低datanode磁盘IO
Hadoop是一个比较好用的分布式系统基础架构了,下面我们来到各位介绍Hadoop更换du命令降低datanode磁盘IO例子,希望对各位带来帮助. 任何可以降低磁盘IO消耗的手段,我们都可以尝试一下,比如,我们经常可以看到hdfs用户在执行du -sk命令: [root@idc1-server2 ~]#
分析Hadoop管理员面试问题与回答
在2010年，没有人知道什么是Hadoop，但是今天，房间里的大象这个标志已经成为了大数据的宠儿。根据Wikibon, Hadoop市场在2012年，供应商的收入已经有256美元，预计2017年底增加到17亿、程序员、架构师、系统管理员和数据仓库员都在千方百计地学习存储和处理
Hadoop助力现代数据仓库技术的深刻变革
我今天首先会介绍一下我们公司，技术人员可能对我们公司很了解，很多其他行业的朋友不一定了解我们公司。我们是一家专门做Hadoop技术的公司，我们从2013年成立到现在有3年时间，发展还是比较快的。我们专注在底层开发下面，我们开发的代码量接近1千万行，我
云上运行 Hadoop 会面临哪些难题
在云上运行Hadoop，很多人担心性能。因为一提到虚拟化就会有人想到有成本，往往得出有偏见的结论-在云上运行肯定比物理机器上运行性能差。确实，在云上运行Hadoop对平台方还是面临一些挑战的，下面主要讲述这些挑战及平台方怎么解决的。 前言 在云上运行Hado
Hadoop开源社区完全支持腾讯云对象存储COS
大数据分析需要花费大量的计算和存储资源。在传统模式下，计算与存储资源耦合度较高，一旦资源不够，就需要对二者同时进行扩容。近年来，在云计算的推动下，开发者逐渐开始采用云上对象存储，来实现计算与存储的分离，进而提升资源的灵活性，并降低成本。 Ha
大数据技术众多的今天，不要小看搜索！
尽管Hadoop、Spark和NoSQL数据库现在正发展的如火如荼，但请不要忘记搜索是最原始，最有用的大数据技术之一。随着很多非常棒的开源工具比如Solr，Lucidworks以及Elasticsearch的出现，你可以使用非常强大的方法优化I/O以及个性化用户体验，它会比以错误结束
数据太大？你该清楚Hadoop分布式文件系统
大数据时代来了。当所有人都争吵着这件事情的时候，当所有企业都看好大数据的发展前景的时候，却都很少关注这些数据从哪儿来，我们有没有足够优秀的技术能力处理这些数据。 联网设备增加 数据量随之上升 网络的发展无疑为我们迎接大数据时代、智能计算时代铺
大数据领域开源技术 除了Hadoop你还知道什么
想要深入发展大数据，闭门造车是不可能的，共通共融是现在趋势，因此，开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术。如今，从小型初创企业到行业巨头，各种规模的供应商都在使用开源来处理大数据和运行预测分析。借助开源与云计算技术，新兴公司甚至在很多