强烈推荐阅读下列文章 一篇文章告诉你优酷背后的大数据秘密！
发布时间：2023-02-17 13:20:09 所属栏目：大数据 来源：
导读： 随着Hadoop的不断发展，基于Hadoop的大数据生态越发完善，目前包括Ambari、Avro、Cassandra、Chukwa、HBase、Hive、Mahout、Pig、Spark、Tez、Zookeeper等组件陆续被开发出来，这些组件极大的丰富了Hadoop自身的
|
随着Hadoop的不断发展，基于Hadoop的大数据生态越发完善，目前包括Ambari、Avro、Cassandra、Chukwa、HBase、Hive、Mahout、Pig、Spark、Tez、Zookeeper等组件陆续被开发出来，这些组件极大的丰富了Hadoop自身的应用。加米谷大数据培训，6月大数据开发零基础班、提高班，成都小班面授，预报名中！随着组件的增多，Hadoop自身也越来越重，因此目前很多大数据工程师更愿意使用Spark，因为Spark更轻，基于内存速度也更快。 可以这样简单地理解： 1、大数据是一个高层次的概念（相当于互联网的概念），而Hadoop只是承载大数据的一个平台框架一种实现方式而已（类似于各种物理电脑网络）。 2、大数据包含的内涵广泛得多，而Hadoop只是其中一部分实现。 我们平常所说的大数据包含：采集、传输、存储、分析、可视化等等；而Hadoop更多是用于提取、存储、分析的一个系统平台而已。 3、实现大数据平台的框架除了Hadoop之外，还有其他更多的平台。 由于Hadoop是一个开源的大数据系统平台，所以你们听得最多。除了Hadoop平台外，还有其他系统平台。 所以，大数据不等于Hadoop，大数据与Hadoop也不是包含关系。 大数据开发人员可以通过Hadoop提供的系统级服务支持从而帮助企业完成大数据改造，对于开发人员来说，只需要关注于具体的服务实现就可以了，系统级功能已经由Hadoop提供了实现。所以，Hadoop是大数据开发人员的重要基础。 学习大数据肯定需要学习Hadoop技术，Hadoop在大数据技术体系中的地位至关重要，Hadoop是大数据技术的基础，对Hadoop基础知识的掌握的扎实程度，会决定在大数据技术道路上走多远。 由于Hadoop对硬件的要求并不高，目前被行业使用多年，有健全的生态和大量的应用案例，非常适合初学者（有Java基础的人） Hadoop学习之后，还得学习Spark，它是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，Spark是MapReduce的替代方案优酷大数据，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。这是大数据技术学习的两大重点。 （编辑：PHP编程网 - 金华站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
站长推荐
浙公网安备 33038102330481号