今天,Hadoop可以提供一个能容纳大型复杂的业务应用程序数据处理基础设施。以大数据为处理模型的核心,运行在Hadoop上的典型业务系统包括三个不同的层:基础结构层、数据层和分析层。
年初的调查中,Hadoop被列为2018年大数据领域的“渐冻”趋势之一,Gartner的调查也揭示了Hadoop使用量的下滑,不少人将Hadoop称作“倒下的大象”,比如Lucidworks首席执行官Will Hayes。如果Hadoop开始进入寒冬期,率先崛起的会是呼声最高的Spark吗?
伴随互联网的高速发展,大数据成为炙手可热的时髦产物。随之而来的是关于大数据的存储与计算问题。
谈到大数据,相信大家对hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。然而,最近业界有一些人正在大张旗鼓的宣扬Hadoop将死,Spark将立。
大数据是收集、整理、处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性、规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。
本文介绍一下Hadoop与Storm的对比。
在实时数据世界里,为什么我们还这么执着于Hadoop?根据451 Research调查数据显示,围绕批处理架构的Hadoop仍然是大数据[注]的代表技术,尽管其声誉仍然超过实际部署情况。
同时诞生于2006年,十年间云计算革了架构的命,那Hadoop呢?
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自2008年以来,SAP Hana一直是领先的数据库管理系统之一。它比许多其他数据库管理解决方案能够更有效地处理数据,主要是因为它可以使用一些最先进的hadoop工具。