近些年来Hadoop生态系统发展迅猛,它本身包含的软件越来越多,同时带动了周边系统的繁荣发展.尤其是在分布式计算这一领域,系统繁多纷杂,时不时冒出一个系统,号称自己比MapReduce或者Hive高效几十倍,几百倍.有一些无知的人,总是跟着瞎起哄,说Impala将取代Hive,Spark将取代Hadoop MapReduce等.本文则从问题域触发,解释说明Hadoop中每个系统独特的作用/魅力以及它们的不可替代性. Hadoop作为一个生态系统,每个系统只解决某一个特定的问题域(甚至可能很窄),…

成都大数据Hadoop与Spark技术培训班   中国信息化培训中心特推出了大数据技术架构及应用实战课程培训班,通过专业的大数据Hadoop与Spark技术架构体系与业界真实案例来全面提升大数据工程师.开发设计人员的工作水平,旨在培养专业的大数据Hadoop与Spark技术架构专家,更好地服务于各个行业的大数据项目开发和落地实施. 2015年近期公开课安排:(全国巡回开班) 08月21日——08月23日大连 09月23日——09月25日北京 10月16日——10月18日成都 11月27日——11…

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几张图看懂区块链技术到底是什么? 本文转载自:http://www.cnblogs.com/behindman/p/8873191.html “区块链”的概念可以说是异常火爆,好像互联网金融峰会上没人谈一谈区块链技术就out了,BAT以及各大银行还有什么金融机构都在开始自己的区块链研究工作,就连IBM最近也成立了自己的区块链研究实验室,但其实区块链到底是什么?大家或许并不清楚,停留在雾里看花的状态.从今天开始,就让我们一起走进区块链,揭开区块链的神秘面纱吧!   取快链?你想说的是区块链吧?  …

<大 数据技术丛书:Hadoop应用开发技术详解>共12章.第1-2章详细地介绍了Hadoop的生态系统.关键技术以及安装和配置:第3章是 MapReduce的使用入门,让读者了解整个开发过程:第4-5章详细讲解了分布式文件系统HDFS和Hadoop的文件I/O:第6章分析了 MapReduce的工作原理:第7章讲解了如何利用Eclipse来编译Hadoop的源代码,以及如何对Hadoop应用进行测试和调试:第8-9章 细致地讲解了MapReduce的开发方法和高级应用:第10-12章系统地讲…

<Hadoop应用开发技术详解> 基本信息 作者: 刘刚 丛书名: 大数据技术丛书 出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111452447 上架时间:2014-1-10 出版日期:2014 年1月 开本:16开 页码:1 版次:1-1 所属分类:计算机 更多关于>>> <Hadoop应用开发技术详解> 内容简介 书籍 计算机书籍 <hadoop应用开发技术详解>由资深hadoop技术专家撰写,系统.全面.深入地讲解了hadoop开发者需要掌握的技…

1.Hadoop包含哪些技术?Common, Avro, MapReduce, HDFS, Pig, Hive, Hbase, ZooKeeper, Sqoop, Oozie. 2.简介Common:在0.20及以前的版本中,包含HDFS.MapReduce和其他项目公共内容,从0.21开始HDFS和MapReduce被分离为独立的子项目,其余内容为Hadoop Common.Avro:新的数据序列化格式与传输工具,将逐步取代Hadoop原有的IPC机制.MapReduce:并行计算框架,0.2…

一文看懂docker容器技术架构及其中的各个模块 原创 波波说运维 2019-09-29 00:01:00 https://www.toutiao.com/a6740234030798602763/ 这一系列挺好的 概述 今天主要简单介绍下docker的技术架构及其中组成的各个模块. 技术架构 distribution 负责与docker registry交互,上传洗澡镜像以及v2 registry 有关的源数据 registry负责docker registry有关的身份认证.镜像查找.镜像验…

小优有话说: App Crash就像地雷. 你怕它,想当它不存在.无异于让你的用户去探雷,一旦引爆,用户就没了. 你鼓起勇气去扫雷,它却神龙见首不见尾. 你告诫自己一定开发过程中减少crash,少埋点地雷,但总是不得其法. 降低Crash率,需要的是技巧.工具.耐心与时间. 本文由腾讯天天P图测试团队现身说法,为你讲述他们将Crash率直降90%背后的故事,希望能为你“排雷”提供一些思路. PS:以后每周四记得关注这里哦!小优将为你精选“干货”,让腾讯的开发&测试大牛们陪你一起为提升产品质量!…

除Hadoop外的9个大数据技术: 1.Apache Flink 2.Apache Samza 3.Google Cloud Data Flow 4.StreamSets 5.Tensor Flow 6.Apache NiFi 7.Druid 8.LinkedIn WhereHows 9.Microsoft Cognitive Services Hadoop是大数据领域最流行的技术,但并非唯一.还有很多其他技术可用于解决大数据问题.除了Apache Hadoop外,另外9个大数据技术也是必须要了…