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linux查看dubbo注册中心注册了哪些服务

更新时间:2024-02-07 17:02

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Hadoop是适合于大数据的分布式存储和处理平台,是一种开源的框架
1、搜索引擎(Hadoop的初衷,为了针对大规模的网页快速建立索引)。
2、大数据存储,利用Hadoop的分布式存储能力,例如数据备份数据仓库等。
3、大数据处理,利用Hadoop的分布式处理能力,例如数据挖掘、数据分析等。
4、Hadoop是一种分布式的开源框架,对于分布式计算有很大程度地参考价值。
应用:例如
日志处理
用户细分特征建模
个性化设计

其他回答

hadoop 当前大数据管理标准之一,运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集还是离线处理,批处理比较多,用的比较广的是hive
storm 用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。为hadoop添加了可靠的实时数据处理功能
spark基于内存的,吞吐量比storm大一点。而且spark集成的sparksql,mllib,graph貌似比较方便    !

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  • hadoop工程师主要是偏开发层面,指的是围绕大数据系平台系统级的研发人员, 熟练Hadoop大数据平台的核心框架,能够使用Hadoop提供的通用算法, 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如:Yarn,HBase、Hive、Pig等重要组件,能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。
  • 现在大数据的计算框架基本都被spark替代了,很多公司已经摈弃使用hadoop的那一套计算框架即mr计算,建议学学spark及各组件,熟练使用并掌握基本调优,可能会比现在去找工作要理想。
  • Hadoop是适合于大数据的分布式存储和处理平台,是一种开源的框架 1、搜索引擎(Hadoop的初衷,为了针对大规模的网页快速建立索引)。 2、大数据存储,利用Hadoop的分布式存储能力,例如数据备份、数据仓库等。 3、大数据处理,利用Hadoop的分布式处理能力,例如数据挖掘、数据分析等。 4、Hadoop是一种分布式的开源框架,对于分布式计算有很大程度地参考价值。 应用:例如 日志处理 用户细分特征建模 个性化设计
  • 可以这样算,首先你要知道这个公司的数据量有多大,比如说有20pb,一般情况下,文件副本设置为3,那么就是60pb,这时候看电脑硬盘多大,然后用60pb除以单个硬盘的大小,得到的结果就是从节点的个数,为了以防万一,在这个节点数的基础上再多加几台。主节点的机器配置要求就比较高了,内存,硬盘之类的要比从节点好太多,主节点一般是一台,如果为了避免单点故障也就是主节点突然挂了,可以使用ha机制再增加一台主节点备用,这样一旦主节点出现问题,另一台主节点能立刻工作,不会出现数据丢失!
  • 这个就比较负责了,可以用hadoop+hbase+spark/storm进行平台构建,spark用于数据分析和处理、hbase用于将处理后的数据保存、hadoop用于离线分析和原始数据存储,具体的还得结合应用场景
  • 这个肯定不是的啊,大数据你用excel都行,大数据的概念你可以看一下百度的百科,我们就是做大数据可视化分析的,大数据魔镜,有hadoop的版本的,有兴趣的话你可以关注下哈
  • hadoop就是基于Mapreduce框架的分布式平台,一般安装在Linex上面,也可以使用虚拟机在windows下使用。分布式程序可以在多台机器上生成多个节点,每个节点运行程序的一部分,然后合并起来,比单节点运行效率高很多。 推荐本书《hadoop in action》(hadoop实战),还有论文可以看很多数据挖掘会议的论文,现在有很多人研究。我的毕业论文就是写这个
  • 虚拟机。。。人家搞科研,这不科学吧。Hadoop特点就是可以部署在一些廉价的机器上,所以我觉得最主要是有一天强大的服务器来作为Hadoop的Namenode,DataNode的机器就随便点
  • 八斗学院的课程内容是非常全面的,我就是在那里学的,包括Hadoop生态的各个框架和常用的算法都讲到了,主要是讲的都很透彻。面试的时候问的知识都讲过,其实真入职工作了也用不到那么多知识,可能每个公司也不一样吧
  • 就算是本科生做hadoop也要学到一定程度才可以,刚入门到何种程度呢,如果只是刚会搭环境只能写个wordcount这种的就算本科也基本没戏。。 如果你主推java的话,你的hadoop刚入门就会成为不小的亮点。 不过如果你的简历很炫,像是学生期间入党,学生会长,每年拿奖学金之类的再投的多的话说不定也可能碰到 做hadoop的基本入门也起码有7,8K,开这个价如果是你是应届生还不是名校或者高学历,企业肯定会对你有些要求的。。

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