大数据平台与技术

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本文探讨了大数据在商业洞察中的重要性,重点介绍了三个关键的大数据平台——Hadoop、Spark和HBase。Hadoop是分布式计算框架,用于大规模数据处理;Spark以其高速处理和灵活性著称,支持多种编程语言;HBase是基于Hadoop的分布式列式存储系统,适合大规模结构化数据的快速读写。文中包含各平台的Word Count和数据操作示例代码。

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大数据平台与技术

大数据已经成为当今社会中的重要资产,许多组织和企业都在努力利用大数据来获得商业洞察和竞争优势。为了处理、存储和分析海量的数据,需要强大的大数据平台和技术。本文将介绍一些常见的大数据平台和技术,并提供相应的源代码示例。

  1. Hadoop:Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用于处理大规模数据集。它通过将数据分布在集群中的多个计算节点上进行并行处理,以实现高性能和可靠性。下面是一个使用Hadoop进行Word Count(词频统计)的示例代码:
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import 
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