本篇內(nèi)容主要講解“Hadoop，Spark，Strom，Hive的特點(diǎn)是什么”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“Hadoop，Spark，Strom，Hive的特點(diǎn)是什么”吧!

從事遂寧服務(wù)器托管，服務(wù)器租用，云主機(jī)，虛擬空間，空間域名，CDN，網(wǎng)絡(luò)代維等服務(wù)。

Hadoop：是一種分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)當(dāng)處理海量數(shù)據(jù)的程序，開始要求高可靠、高擴(kuò)展、高效、低容錯(cuò)、低成本的場景

MapReduce： MapReduce 是一種編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集（大于 1TB） 的并行運(yùn)算。MapReduce 的典型應(yīng)用場景中，目前日志分析用的比較多，還有做搜素的索引，機(jī)器學(xué)習(xí)算法包 mahout 也是之一，當(dāng)然它能做的東西還有很多，比如數(shù)據(jù)掘、信息提取。

Spark：擁有 Hadoop MapReduce 所具有的優(yōu)點(diǎn)；但不同于 MapReduce 的是 Job 中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中，從而不再需要讀寫HDFS，因此 Spark 能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)等需要迭代的 MapReduce 的算法。數(shù)據(jù)過于繁雜，并且需要讓計(jì)算通過迭代，并在內(nèi)存中，極大地提高效率的場景

Strom：一個(gè)分布式實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)，Storm是一個(gè)任務(wù)并行連續(xù)計(jì)算引擎。Storm 本身并不典型在 Hadoop 集群上運(yùn)行，它使用 Apache ZooKeeper 的和自己的主/從工作進(jìn)程，協(xié)調(diào)拓?fù)洌鳈C(jī)和工作者狀態(tài)，保證信息的語義。無論如何， Storm必定還是可以從 HDFS 文件消費(fèi)或者從文件寫入到 HDFS。

Hive：基于 Hadoop 的一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供簡單的 sql 查詢功能，可以將 sql 語句轉(zhuǎn)換為 MapReduce 任務(wù)進(jìn)行運(yùn)行。應(yīng)用場景：十分適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計(jì)分析。

Hbase：應(yīng)用場景： 數(shù)據(jù)量太大，以至于傳統(tǒng) RDBMS 無法勝任、聯(lián)機(jī)業(yè)務(wù)功能開發(fā)、離線數(shù)據(jù)分析（數(shù)據(jù)倉庫）

到此，相信大家對“Hadoop，Spark，Strom，Hive的特點(diǎn)是什么”有了更深的了解，不妨來實(shí)際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！

新聞標(biāo)題：Hadoop，Spark，Strom，Hive的特點(diǎn)是什么
URL鏈接：http://vcdvsql.cn/article4/ggpeie.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、ChatGPT、App設(shè)計(jì)、網(wǎng)站維護(hù)、移動(dòng)網(wǎng)站建設(shè)

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請盡快告知，我們將會在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)