常见的七种Hadoop和Spark项目案例

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在Hadoop和Spark的世界,看看哪此系统大致相同的数据整合系统,但往往有更多的HBase,定制非SQL代码,和更少的数据来源(原困 也有唯一的)。大伙儿 越来太多地以Spark为基础

有时你想捕捉流数据并把它们存储起来。哪此项目通常与1号或2号重合,但增加了每每本人的范围和特点。,哪此几乎也有Kafka和Storm项目。Spark也使用,但没法理由,原困 你不没法在内存分析。

越来太多人会把你這個“流”,但流分析是不同的,从设备流。通常,流分析是越来太多组织在批外理中的实时版本。在你這個状况下,这是并否是新的类型的交易系统,分析数据位的位,原困 你将它并联到越来太多分析系统中。哪此系统证明自己如Spark或Storm与Hbase作为常用的数据存储。

在“专业分析”项目的任何大型组织(讽刺的是,越来太多或越来太多“数据收集”项目)大伙儿 会不可外理地过后刚开始感觉“快乐”(即,疼痛)管理有有几个不同配置的Hadoop集群,有时何必 同的供应商。

我喜欢简单而充实的旅途,火车原困 旧的巴士,都没法穿过拥挤的车站,都没法在站台和大伙儿 一样拖着行李箱向前张望,都没法用很长的时间去看窗外的景物,都没法用整个晚上去听各地的乡音。

未必还没法足够快的超低延迟(皮秒或纳秒)的应用,如高端的交易系统,我能 期待毫秒响应时间。有时,我能 看一遍越来太多的系统使用Spark和HBase——但大伙儿 一般落在大伙儿 的脸上,没法转去掉 Storm,这是基于由LMAX交易所开发的干扰模式。

六、ETL流

称之为“企业级数据中心”或“数据湖”,你這個想法有你在有不同的数据源,你想对它们进行数据分析。类式项目包括从所有来源获得数据源(实时或批外理)或者把它们存储在hadoop中。 “企业级数据中心”通常由HDFS文件系统和HIVE或IMPALA中的表组成

二、专业分析

三、Hadoop作为并否是服务

五、错综复杂事件外理

四、流分析

一、数据整合

七、更换或增加SAS

你這個数据整合项目实际上是从你特殊的需求和某一数据集系统的分析过后刚开始的。哪此往往是令人难以置信的特定领域,如在银行领域的流动性风险/蒙特卡罗模拟分析。

大数据中比较火爆的Hadoop、Spark和Storm,最常见的七种项目大伙儿 否是原困 了解到位了呢,下面一起了解一下吧