云计算

本文探讨了在大数据分析中如何结合Hadoop和AWS进行高效处理,包括使用Hadoop的分布式文件系统、MapReduce和BigTable,以及AWS的EC2、EMR和S3等服务,实现高负载低延迟的分析任务。

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:用hadoop


云平台的实质

存储;计算;网络的虚拟化(抽象)


云计算平台

Google(gcp); amazon(Aws);


Google云计算组成

Google File System 文件系统,保存文件;

MapReduce:大规模数据集(大于1TB)的并行运算方式;

BigTable:分布式大规模数据库管理系统;

Hadoop组成

HDFSGoogle File SystemGFS)的开源实现。

MapReduceGoogle MapReduce的开源实现。

HBaseGoogle BigTable的开源实现


其它

Google的:

Dremel查询系统

BigQuery:BigQuery是一个让用户使用类似SQL的查询来分析TB大小的数据集的云服务。它基于谷歌的Dremel查询系统,可以在其所处的位置(即Google File SystemBigTable)上分析数据,并可在谷歌内部使用,分析各种不同的数据集。

Hadoop的:

Hive:Apache的一个开源项目,包括数据管理层以及SQL的结构化查询语言HiveQL

···

Apache Drill: Drill是由MapR主导、基于Hadoop之上的类似于谷歌的Demel(或者说BigQuery)交互式查询引擎。

Amazon

EC2---云中存储容量;

Emr---数据处理格式;

S3---数据服务;


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文章:重要性下序;

高负载低延迟:我们用的是Hadoop+AWS+NoSQL

http://www.youkuaiyun.com/article/2013-01-17/2813788-analyzing-billions-of-credit-card-transa

在云中使用 MapReduce 和负载平衡

http://www.youkuaiyun.com/article/2010-09-28/280026

图解Hadoop生态系统

http://www.youkuaiyun.com/article/2013-03-11/2814446-Hadoop_ecosystem_infographic

Hadoop上运行SQL:程序员需知晓的13种数据工具

http://www.youkuaiyun.com/article/2013-02-25/2814255-sql-is-next-for-hadoop


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