The Hadoop Ecosystem Table

最新推荐文章于 2019-12-20 20:57:22 发布
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#大数据

本文深入探讨了大数据领域的核心技术，包括Hadoop、Spark、Flink等，并提供了实际应用案例。

http://hadoopecosystemtable.github.io/

http://blog.andreamostosi.name/big-data/

https://github.com/youngwookim/awesome-hadoop

Introduction to Hadoop Ecosystem for Data Science
AI天才研究院
08-17 1104
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 Hadoop Ecosystem 是一个基于Java的开源框架，主要用于存储、处理和分析海量数据。其提供的组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System），MapReduce（分布式计算框架），YARN（Yet Another Re
Hadoop的ecosystem
Doramonbaby的博客
12-08 543
前两篇回顾了hive， hadoop等知识 接下来，我们继续学习spark和hbase吧！
hadoopecosystemtable.github.io：该页面是一个摘要，用于跟踪Hadoop相关项目以及大数据领域的相关项目，这些项目侧重于开源，自由软件环境
02-28
Hadoop生态系统表 该页面是一个摘要，用于跟踪Hadoop相关项目以及大数据领域的相关项目，重点是开放源代码，免费软件环境。
Hadoop Ecosystem（Hadoop生态环境－130多个相关开源项目）
hugowang的博客
10-29 4264
Apache Hadoop项目开发用于可靠、可扩展的分布式计算的开源软件。 Apache Hadoop软件库是一个框架，允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集。 它旨在从单个服务器扩展到数千台计算机，每台计算机都提供本地计算和存储。 库本身不是依靠硬件来提供高可用性，而是设计用于检测和处理应用程序层的故障，从而在计算机集群之上提供高可用性服务，每个计算机都可能容易出现故障。 此文是...
Google Mesa概览
weixin_33910434的博客
01-25 146
Google Mesa的文章：https://research.google.com/pubs/pub42851.html  https://gigaom.com/2014/08/07/google-shows-off-mesa-a-super-fast-data-warehouse-that-runs-across-data-centers/  为什么未来的Hadoop是实时的： https:/...
Hadoop ecosystem自己的理解
sinat_19371493的专栏
09-28 588
Avro : Avro is a data serialization framework that is useful in Hadoop and other systems. The framework allows one to define schema which is language independent so that data can be interchanged bet
hadoop's ecosystem
blockish的专栏
03-11 849
一. Hadoop早期生态系统的模块: 1. HDFS --> Hadoop Distribted File System: Hadoop的文件系统,是一个能在多个cluster()上面对海量数据操作,并且数据只需写一次. 2. MapReduce(MP):  Hadoop运行核心,一种分布式(平行数据处理)的编程模式,MP将任务分段处理,被分配了Map作业的worker，开始读取对应分片的输
Awesome Hadoop
phantom66的博客
12-26 1812
A curated list of amazingly awesome Hadoop and Hadoop ecosystem resources. Inspired by Awesome PHP, Awesome Python and Awesome Sysadmin Awesome Hadoop Hadoop YARN NoSQL SQL on Hadoop Data Management W
Hadoop Spark Flink 比较
ytp552200ytp的博客
12-20 2720
1. Hadoop vs Spark vs Flink - 数据处理 Hadoop：Apache Hadoop专为批处理而构建。它需要输入中的大数据集，同时处理它并产生结果。批处理在处理大量数据时非常有效。由于数据的大小和系统的计算能力，输出会产生延迟。 Spark：Apache Spark也是Hadoop Ecosystem的一部分。它也是一个批量处理系统，但它也支持流处理。 Flink...
精选的大数据框架、资源和其他精彩内容列表 受到awesome-php， awesome-python， awesome-ruby， hadoopecosystemtable和大数据的启发
最新发布
04-03
在大数据技术领域，框架的选择和资源的利用是构建高效、可扩展数据处理系统的关键。大数据框架不仅提供了处理海量数据的基础架构，还支持了从数据收集、存储、处理到分析的全生命周期管理。由于大数据的多样性和复杂...
Hadoop.Essentials.1784396680
05-07
This book jumps into the world of Hadoop ecosystem components and its tools in a simplified manner, and provides you with the skills to utilize them effectively for faster and effective development of...
sqoop: truncate table prior export data from hdfs
术业有专攻
01-06 627
We are using Sqoop to export data from the hive to SQL Server. The new data is always appended to the existing data in SQL Server. Is it possible to truncate the SQL Server table via Sqoop before...
In-Memory Hadoop Accelerator
术业有专攻
12-19 373
https://gridgaintech.wordpress.com/2013/11/07/hadoop-100x-faster-how-we-did-it/   Almost two years ago, Dmitriy and I stood in front of a white board at GridGain’s office thinking: “How can we deli...
Data ETL tools for hadoop ecosystem Morphlines
术业有专攻
12-25 350
  when i use there is a error java.lang.NoClassDefFoundError: org/kitesdk/morphline/api/MorphlineCompilationException at java.lang.Class.forName0(Native Method) at java.lang.Class.forName(Cla...
MySQL Applier For Hadoop: Implementation
术业有专攻
12-08 274
http://innovating-technology.blogspot.com/2013/04/mysql-hadoop-applier-part-2.html This is a follow up post, describing the implementation details of Hadoop Applier, and steps to configure and insta...
Number of Maps and Reduces
术业有专攻
05-20 256
The number of map tasks for a given job is driven by the number of input splits and not by the mapred.map.tasks parameter. For each input split a map task is spawned. So, over the lifetime of a mapr...
hadoop 2.2.0 cluster errors messages
术业有专攻
03-23 231
1. when put local file to HDFS using #hadoop fs -put in.txt /test, there is a error message: hdfs.DFSClient: Exception in createBlockOutputStream java.net.NoReouteToHostException solution...
MySQL Applier For Hadoop: Real time data export from MySQL to HDFS
术业有专攻
12-08 221
http://innovating-technology.blogspot.com/2013/04/mysql-hadoop-applier-part-1.html MySQL replication enables data to be replicated from one MySQL database server (the master) to one or more MySQL da...
Hadoop ecosystem
09-29
Hadoop生态系统是一个开源的分布式计算框架，用于处理大量数据，尤其适合于大数据处理和分析。它主要包括以下几个核心组件和相关的工具： 1. **Hadoop Distributed File System (HDFS)**：HDFS是一个可靠、高度容错的文件系统，将数据分布在集群的节点上，提供数据存储服务。它的设计目标是高可用性和吞吐量，而不是低延迟访问。 2. **MapReduce**：这是一个编程模型，用于在分布式计算环境中并行处理海量数据。它由两个主要阶段组成：Map阶段处理原始数据，Reduce阶段汇总Map阶段的结果。 3. **YARN (Yet Another Resource Negotiator)**：YARN是一个资源调度平台，负责管理和分配Hadoop集群中的计算资源给MapReduce作业或其他工作负载，如Apache Spark等。 4. **Hive**：基于SQL的数据仓库工具，可以方便地查询和管理HDFS中的数据，提供了一种用户友好的界面。 5. **Pig Latin**：这是一种高级的、接近英语的脚本语言，用于创建针对Hadoop的数据流转换程序。 6. **HBase**：一个列式存储的NoSQL数据库，适用于实时读写的大型数据集，常用于日志处理、社交网络等应用。 7. **Spark**：虽然不是Hadoop的一部分，但在很多场合Spark被视为Hadoop生态系统的补充，因为它提供了更快的速度和内存计算能力。 8. **Apache Mahout**：专注于机器学习算法的库，可以扩展到Hadoop环境进行大规模数据挖掘。 这些组件共同构建了一个强大的大数据处理基础设施，使得企业能够高效地处理PB级别的数据。
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