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摘要： 轉(zhuǎn)載自博客：https://blog.csdn.net/m0_62554628/article/details/151632033 1. 背景介紹1.1 目的和范圍隨著數(shù)據(jù)量從TB級(jí)向EB級(jí)躍遷（IDC預(yù)測(cè)2025年全球數(shù)據(jù)量將達(dá)175ZB），傳統(tǒng)單機(jī)處理技術(shù)已無(wú)法滿足需求。MapReduce作為分 閱讀全文

摘要： 自大數(shù)據(jù)的概念被提出以來(lái)，企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)信息變?yōu)閿?shù)據(jù)資產(chǎn)的訴求越來(lái)越強(qiáng)烈，進(jìn)而在技術(shù)領(lǐng)域出現(xiàn)了很多大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎服務(wù)，最著名、使用最廣的莫過(guò)于MapReduce、Storm、Spark、Sparkstreaming、Flink了。它們都是在不同的時(shí)代背景下所產(chǎn)生的，又是為了解決每個(gè)階段所不能遇到的難題 閱讀全文

摘要： 轉(zhuǎn)載自博客：http://www.rzrgm.cn/itqinls/p/18926253 好的！我們把 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)想象成一個(gè)現(xiàn)代化的大數(shù)據(jù)加工廠，用更生動(dòng)的方式解釋這些核心部件的區(qū)別和關(guān)系： 關(guān)鍵區(qū)別與場(chǎng)景一句話指南 閱讀全文

摘要： 轉(zhuǎn)載自博客：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1775390148620128027&wfr=spider&for=pc 隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，處理海量數(shù)據(jù)成為了各個(gè)領(lǐng)域的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，多個(gè)大數(shù)據(jù)處理框架被開(kāi)發(fā)出來(lái)，其中最知名的包括Hadoop、Sp 閱讀全文

摘要： 一個(gè)列族包括多個(gè)列 閱讀全文