原文地址 我个人接触hadoop仅仅不到一年,因为是业余时间学习,故进度较慢,看过好多视频,买过好多书,学过基本知识,搭建过伪分布式集群,有过简单的教程式开发,恰逢毕业季,面试过相关岗位,自认为路还很远,还需一步一步积累. 今天总结一篇关于hadoop应用场景的文章,自认为这是学习hadoop的第一步,本文主要解答这几个问题: hadoop的十大应用场景? hadoop到底能做什么? 2012年美国著名科技博客GigaOM的专栏作家Derrick Harris跟踪云计算和Hadoop技术已有多年

Hadoop使用场景: 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

如果你仅仅想要通过关键字和简单的分析,那么Elasticsearch可以完成任务: 如果你需要查询文档,并且包含更加复杂的分析过程,那么MongoDB相当适合: 如果你有一个海量的数据,需要大量不同的复杂处理和分析,那么Hadoop提供了最为广泛的工具和灵活性. Elasticsearch和Hadoop是可以很好地一起共事的,使用Elasticsearch快速的关键词查询,Hadoop job则能处理相当复杂的分析.

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

Hadoop应用场景 Hadoop是专为离线处理和大规模数据分析而设计的,它并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式. 大数据存储:Hadoop最适合一次写入.多次读取的数据存储需求,如数据仓库. 大数据分析:数据密集型并行计算:数据量极大,但是计算相对简单的并行处理.如:大规模Web信息搜索.日志分析. Hadoop相关术语 Hadoop:这个名字不是一个缩写,而是一个虚构的名字.该项目的创建者,Doug Cutting解释Hadoop的得名 :“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具

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

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

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

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