导语 就像Docker是容器的代名词一样，Hadoop [hædu:p]也是大数据的代名词，作为云计算所青睐的一种分布式架构，这只黄色的小象也和那只蓝色的鲸鱼一样被越来越多的人所熟知。Hadoop这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。该项目的创建者，DougCutting解释Hadoop的得名 ：“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。我的命名标准就是简短，容易发音和拼写，没有太多的意义，并且不会被用于别处。小孩子恰恰是这方面的高手。” Hadoop以及其它大数据应用框架，例如Spark，是围绕
现在混迹技术圈的各位大佬，谁还没有听说过“大数据”呢？提起“大数据”不得不说就是Google的“三架马车”：GFS，MapReduce，Bigtable，分别代表着分布式文件系统、分布式计算、结构化存储系统。可以说这“三架马车”是大数据的基础。
Apache Hadoop是一种开源软件框架，能够对分布式集群上的大数据集进行高吞吐量处理。Apache模块包括Hadoop Common，这是一组常见的实用工具，可以通过模块来运行。这些模块还包括：Hadoop分布式文件系统(HDFS)、用于任务调度和集群资源管理的 Hadoop YARN以及Hadoop MapReduce，后者是一种基于YARN的系统，能够并行处理庞大的数据集。 Apache还提供了另外的开源软件，可以在Hadoop上运行，比如分析引擎Spark(它也能独立运行)和编程语言Pig。 Hadoop 之所以广受欢迎，就是因为它为使用大众化硬件处理大数据提供了一种几乎没有限制的环境。添加节点是个简单的过程，对这个框架没有任何负面影响。 Hadoop具有高扩展性，能够从单单一台服务器灵活扩展到成千上万台服务器，每个集群运行自己的计算和存储资源。Hadoop在应用程序层面提供了高可用性，所以集群硬件可以是现成的。 实际的使用场合包括：在线旅游(Hadoop声称它是80%的网上旅游预订业务的可靠的大数据平台)、批量分析、社交媒体应用程序提供和分析、供应链优化、移动数据管理、医疗保健及更多场合。 它有什么缺点吗？ Hadoop很复杂，需要大量的员工时间和扎实的专业知识，这就阻碍了它在缺少专业IT人员的公司企业的采用速度。由于需要专家级管理员，加上广泛分布的集群方面需要庞大的成本支出，从中获得商业价值也可能是个挑战。I 集群管理也可能颇为棘手。虽然Hadoop统一了分布式计算，但是配备和管理另外的数据中心、更不用说与远程员工打交道，增添了复杂性和成本。结果就是，Hadoop集群可能显得过于孤立。
<数据猿导读> 大数据时代，人们对于“云”的概念已经很熟悉了，人们使用 Tableau 来连接和分析自己的数据。这些数据有多种不同的存储位置，例如单个数据库、云端、本地以及混合部署的系统。本文主要给大
云技术带来了技术爆炸，其快速的发展为创业公司带来了与传统巨头竞争的机会。这些创业公司很多都是些离开大公司且技术经验丰富的人，当然还有一些野心勃勃的年轻创业者，他们借助IT市场快速迭代的需求，服务范围从
T客汇官网：tikehui.com 撰文 | 杨丽 2016年是云计算走向大众视野的转折之年。但是，云计算技术上的成熟并不意味着将数据搬上云端就可以在朝夕之间完成。 CIO们正在有条不紊地部署托管计
云 HDFS（Cloud HDFS，CHDFS）是腾讯云提供的支持标准 HDFS 访问协议、卓越性能、分层命名空间的分布式文件系统。
一、背景 云 HDFS（Cloud HDFS，CHDFS）是腾讯云提供的支持标准 HDFS 访问协议、卓越性能、分层命名空间的分布式文件系统。 CHDFS 主要解决大数据场景下海量数据存储和数据分析，能够为大数据用户在无需更改现有代码的基础上，将本地自建的 HDFS 文件系统无缝迁移至具备高可用性、高扩展性、低成本、可靠和安全的 CHDFS 上。以此实现存算分离，实现计算节点可动态的扩缩容。 因此 CHDFS 主要的用户群体是大数据体系的研发人员，为了满足用户在传统的 Hadoop 环境下的使用习惯，同时满
企业数据量越来越大； 数据类型越来越复杂； 数据管理越来越吃力； 现有的数据仓库技术无法满足海量、多样的数据处理需求 …… 为了帮助企业解决这些苦恼，今天，腾讯云正式发布国内首个云原生智能数据湖产品图谱 简单来说，数据湖就是一个能够把“各种数据”进行集中存储并进行处理分析的系统。 无论是结构化、半结构化、非结构化的数据，对它来说，来者不拒！ 来，先上一张图 数据湖在赋予客户更高的数据敏捷度、更优的数据存储分析成本以及更极致的资源弹性能力方面，“超能打”。 数据湖存储：以对象存储COS服务为核心，
文| 张涵诚、陆骥 本文为作者投稿，转载请联系作者 背景 当前大家都知道： 1.数据交易市场的繁荣为时过早，数据加工和处理太过于分散化； 2.数据金字塔顶部的数据成为重要的资产，然后拥有者并不知道如何释放； 3.互联网数据聚合及释放数据价值的经验值得所有企业参考。 笔者团队经历对于DAAS的几个阶段，艰辛万苦，若有所思，现在把研究成果分享出来，以求大家反馈，研究研究再改进。 DAAS是什么 基本定义 Users can access vendor provided databases 用户可直接获取由BD公
古老的大数据技术孕育了云计算，从云计算中衍生出了SaaS、PaaS等云服务，而云服务又让大数据技术在新时代获得了新生。
在企业数字化转型的当下，数据仓库的云端构建成为主流趋势，Gartner 预测，到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。
在企业数字化转型的当下，数据仓库的云端构建成为主流趋势，Gartner 预测，到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。 12月20日，腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据分论坛在北京召开。腾讯数据平台部数据中心技术总监于洋、腾讯云大数据首席产品架构师高廉墀以及腾讯云大数据团队 Ozone 项目技术负责人陈怡等嘉宾出席大会，并探讨了数据仓库的多元技术，聚焦云端数据仓库的热潮，展现腾讯数据仓库技术架构演进与未来发展。 云原生数据仓库成为风口，助力解决企业数据仓库转型升级 从企业数字化转型看，
数据正在呈几何级数增长，来自社交媒体（微信、微博）以及传感器设备的非结构化数据受到了越来越多的关注，而与传统企业交易系统的结构化数据一起，它们将有可能带来新一轮的产业变革。机器学习，自然语言处理，舆情分析等词汇几乎每天都会出现在媒体的报道当中，然而真正讲它们大规模投入应用的企业却少之又少。 如今，企业CIO们几乎人人都在讨论大数据，许多人认为大数据就是搭一个Hadoop集群，把所有的数据全部存进去，再通过各种各样的API调用进行分析。然而答案并不是这么简单，大数据与IT方方面面
腾讯云大数据产品中心副总经理雷小平表示：“伴随着企业对于数据洞察敏捷度要求的不断提升，腾讯云正在不断探索更智能、更灵活、更高性价比的大数据工具。我们看到，数据湖架构已经成为在数据智能时代的新趋势，而云是数据湖最佳的实践场所。腾讯云原生智能数据湖将助力各行各业解决多元化数据分析场景的新需求，更好地激发大数据在企业数字化升级过程中的价值。”
Google已经停用自己研发的，部署在服务器上，用以分析数据的MapReduce，转而支持一个新的超大规模云分析系统Cloud Dataflow。 MapReduce一直是服务器集群上做并行分布式计
近日，大数据软件公司 Databricks 获得 6000 万美元 C 轮融资，由New Enterprise Associates 领投，Andreessen Horowitz 参投，本次投资有望帮助公司完成在数据的组织、计算和交付方面的一次跨跃。 Databricks 成立于 2013 年，总部设在旧金山，属于 Spark 的商业化公司，由美国伯克利大学 AMP 实验室著名的 Spark 大数据处理系统多位创始人联合创立。Databricks 致力于提供基于 Spark 的云服务，可用于数据集成，数
上一节我们讲到了大数据的存储 ： https://cloud.tencent.com/developer/article/1878422
引言 随着大数据技术架构的演进，存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本，按需调度计算资源的诉求，正在成为越来越多人的选择。相较 HDFS，数据存储在对象存储上可以节约存储成本，但与此同时，对象存储对海量文件的写性能也会差很多。 腾讯云弹性 MapReduce(EMR) 是腾讯云的一个云端托管的弹性开源泛 Hadoop 服务，支持 Spark、Hbase、Presto、Flink、Druid 等大数据框架。 近期，在支持一位 EMR 客户时，遇到典型的存储计算分离应用场景。客户使用了 EMR
曾经有一份简单的生活摆在企业IT商店中，我没有认清，可能只是从概念上的简单。 IT企业给员工发放PC和手提电话，维护企业软件、数据库和服务器以及支撑整个企业，这些软件大部分运行在企业内部。 现在，企业IT可以提供给员工需要遍历的所有工具，多亏了即需即付的云计算，员工可以构建应用程序，执行更加深层的数据分析。也许更重要的是，IT运维从原来只是业务支持的角色转变为业务发展的驱动力，这需要足够的敏捷性和充分地利用资源。 下面讲述的工作场所的三大力量将会在2015年改变企业软件： 平台 云计算的概念已经出
通过快速部署、很低的资本成本和可扩展性，云计算给公司企业了巨大的价值。 然而，选择IaaS解决方案还是PaaS解决方案对云项目的回报速度以及应用程序开发创造价值的时间会有重大影响。 将大数据解决方案部
由于各种原因，我似乎缺了一篇严肃的文章，来阐述我本人对大数据这个领域的看法，以至于有人看到我这篇文章里的这个观点，就扩展到了我认为的那个领域里的那个观点。我还是决定严肃的写一篇文章，阐述一下我个人的观点。这样一来，多少有据可查。
很多初创公司都引入了云平台上的管理服务，按需部署自己的系统。大数据和云计算的融合往往是互联网公司的首先项，尤其是初创的软件和数据服务供应商。
在将工作负载迁移到云端之前，管理员通常需要解决大量相关的问题，包括从软件即服务应用程序到灾难恢复以及容量规划，下文将介绍一些相关技巧。 不少企业进行云端迁移的工作，是因为希望拥有更高性价比和更加灵活的IT基础设施。通过对诸如软件即服务和基础设施即服务等不同模式的云进行检查，IT团队能够理解云计算的通常用途，以及云端所需的必要管理技能。 无论您使用云进行扩充、灾难恢复还是一系列其他功能，云计算部署都会影响从IT容量规划到工作负载管理的方方面面。下文会介绍一些适合数据中心团队将工作负载迁移到云的技巧，以及部分未
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。
本文是 【十分钟轻松搞定云架构】的第一节：从上云开始，从这节开始，我们来一起学习云端架构。
Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构，最早版本是2003年原Yahoo! Doug Cutting根据Google发布的学术论文研究而来。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。低成本、高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统，然而其赖以生存的HDFS和MapReduce组件却让其一度陷入困境——批处理的工作方式让其只适用于离线数据处理，在要求实时性的场景下毫无用武之地。因此，各
今天的存储可能天生就知道哪个应用程序在创建、拥有和访问存储数据的每个数据块；这些数据需要什么级别的安全和保护；应如何实现应用程序I/O性能（通过缓存、分层规划等等）和容量成本（各种压缩和重复数据消除措施）之间的最佳平衡；甚至会知道哪些用户在访问、共享和、或者可能很快再次请求哪一个比特的数据。存储平台可能还会在内部索引文本数据、分析存储内数据的法规遵从性（或安全漏洞）、自动翻译外国文字、转码数据内嵌的媒体，甚至主动学习不同分类的数据内容。 Qumulo也为前线运行的产品支持提供一套Call Home服务，但
云技术可以使用的语言有java,c++等。云技术的开发，并没有发展什么新语言，而是在其他语言的基础上,比如Java语言。与其他技术，最显著的区别，不是在开发上，而是在于架构上，最显著的特点是分布式。 云计算技术： 这里只是列出我所知道的，希望大家对云计算技术有所了解： 一、首先让大家明白什么是云端，所谓云端需要两层理解: (1)服务不在本地，这一层可以理解为服务器 (2)它和普通的服务器是不一样的，这些云端的服务器的资源是共享的，一旦一个服务器不能承受，将会把任务分配给其他机器。 二、云技术与其他技术的区别
“可恶，手机存储容量又不够了。” 隔壁小杨看着手机弹出的告警向我吐槽到。 随着智能手机的飞速发展，手机拍摄的质量也逐步提高，后置三四个镜头也是常事。 伴随着时代的进步，手机拍摄的相片也动辄达到了4MB、5MB甚至10MB。想要记录身边的美好，但手机的存储容量却渐渐拖了后腿。除此之外，手机更新换代的频率也在迅速提高，随之而来的数据迁移和备份问题却让大家直呼麻烦。 在这样的形势下，云相册的解决方案应运而生。 各大手机厂商均拥有自己的云相册产品，提供云端备份及处理的服务。酷派手机自然也不例外。 但与传统手机厂商将
Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构，最早版本是2003年原Yahoo!DougCutting根据Google发布的学术论文研究而来。
大数据是当今最热门的科技词汇，同时也是最困难的创业项目。CSC对Infochimps的收购表明，那些无法顺利拿到第二轮融资的大数据创业公司面临着要么关张，要么被人收购的命运，例如Drawn to Sc
“迁移到云端”已成为近年来IT管理中最流行的短语之一。LogicMonitor公司预测，到2020年，83%的企业工作负载将在云端运行。企业将业务迁移到云端的原因有很多，从建立完整的环境以消除内部IT到利用虚拟环境，再到利用越来越多的SaaS解决方案来解决问题。
伴随着时代的进步，手机拍摄的相片也动辄达到了4MB、5MB甚至10MB。想要记录身边的美好，但手机的存储容量却渐渐拖了后腿。除此之外，手机更新换代的频率也在迅速提高，随之而来的数据迁移和备份问题却让大家直呼麻烦。
Elasticsearch也简称为ES，其实就是一个实时搜索和分析引擎，它可以近乎实时的数据存储、检索与分析数据。ES是一个基于开源的可高扩展的分布式全文搜索引擎，它自身可扩展性非常好，可以扩展到能够处理PB级别的数据。ES是基于Lucene作为核心来实现所有搜索和索引的功能的，之所以这样做就是为了通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，进而让全文搜索成为一个简单的操作。
云计算、公共云、多云……人们几乎每天都能听到有关云计算的新闻。事实上，它已成为企业获得敏锐信息技术的推动力。作为Oracle应用程序用户，云计算是企业战略的一部分吗?企业是否考虑将其电子商务套件、Pe
数字化转型、智能制造的的大背景下，物联网站在了时代的风口。芯片、传感器、模组、网路、平台、终端设备、系统集成、应用服务等整个产业链不断扩大。而素有物联网“战略要塞”之称的物联网PaaS平台，也正成为各环节参与方必争之地。传统IT企业、通信运营商、通信设备商、互联网企业、工业方案提供商、新型创业公司等多股势力如雨后春笋般纷纷涌入，物联网平台基于IaaS、PaaS、SaaS三种云计算服务模型。阿里云、百度云、亚马逊（AWS）等IaaS提供商同时推出PaaS服务。
云托管 CloudBase Run 是由云开发提供的新一代云原生应用引擎，支持托管任意语言和框架编写的容器化应用。可用于云端一体化开发多种端应用（小程序、公众号、Web 应用、微服务应用、Flutter 客户端等），那么，如何使用云托管实现表白墙应用呢？
9月11日，主题为“释放数字经济发展的新动能”的腾讯全球数字生态大会大数据专场在线上拉开帷幕。腾讯大数据领域的多位顶级专家，与包括 Hadoop 创始人 Doug Cutting 在内的业内顶级大咖，以及众多行业合作伙伴一起相聚云端，共话大数据技术的最新技术演进趋势和应用实践。 「 Hadoop 创始人 Doug Cutting 亲自站台」 Doug Cutting 表示，软件成为进步的主要来源，要实现创新，组织需要重视开源的力量。开源不仅可以更快地提升单个技术，对于整个开源社区、开源环境来说都是十分
GitLab 是一个基于 Web 的 DevOps 生命周期工具。它提供了一个 Git 仓库管理器，具备 wiki、问题跟踪和 CI/CD 管道功能，采用的是 GitLab 公司的开源许可。
2020年9月11日，主题为“释放数字经济发展的新动能”的腾讯全球数字生态大会大数据专场在线上拉开帷幕。腾讯大数据领域的多位顶级专家，与包括 Hadoop 创始人 Doug Cutting 在内的业内顶级大咖，以及众多行业合作伙伴一起相聚云端，共话大数据技术的最新技术演进趋势和应用实践。
本文介绍了大数据的概念、发展历程、应用案例以及未来趋势。大数据是指庞大的数据集，这些数据集在传统数据处理方法中难以处理。随着数据量的增加，大数据的价值得到了越来越多的关注。大数据的发展可以分为三个阶段：第一阶段是数据收集和存储阶段，第二阶段是数据分析和挖掘阶段，第三阶段是数据开放和共享阶段。大数据的应用领域包括金融、医疗、教育、交通、政府等。随着大数据技术的不断发展，未来将会有更多的应用场景出现。同时，大数据的安全问题也需要引起重视。
关注腾讯云大学，了解最新行业技术动态 9月11日，主题为“释放数字经济发展的新动能”的腾讯全球数字生态大会大数据专场在线上拉开帷幕。腾讯大数据领域的多位顶级专家，与包括 Hadoop 创始人 Doug Cutting 在内的业内顶级大咖，以及众多行业合作伙伴一起相聚云端，共话大数据技术的最新技术演进趋势和应用实践。 「 Hadoop 创始人 Doug Cutting 亲自站台」 Doug Cutting 表示，软件成为进步的主要来源，要实现创新，组织需要重视开源的力量。开源不仅可以更快地提升单个技术，对于
Intuit数据工程副主管Loconzolo双脚都已经迈进数据湖里了。Smarter Remarketer首席数据科学家DeanAbbott也为云技术的发展指出了捷径。他们二人一致认为, 大数据与分析学前沿是个活动目标，这一领域包含了储存原始数据的数据湖和云计算。尽管这些技术并未成熟，但等待也并非上策。 Loconzolo表示：“现实的情况是，这些工具都刚刚兴起，他们构筑的平台还不足以让企业依赖。但是，大数据和分析学等学科发展十分迅速，因此企业必须努力跟上，否则就有被甩掉的危险。”他还说：“过去，新兴
作者：周硕彦 第一节 简介 近年来“物联网”（IoT）和“大数据”是两个最受瞩目的话题。在物联网的概念里，有关任何开和关切换到网络的设备皆会彼此连接，它们之间都彼此相互连结。这包括了手机、咖啡机、洗衣机、耳机、台灯以及可穿戴的设备，很多物品都是属于这个范畴（图 11.1）。这也适用于机器零件，例如：飞机的喷气发动机或石油钻井平台的钻头。无论有没有意识到这一点，我们的生活周围已经被这些依赖于大数据的东西所包围了，不过这也使得生活更美好。 图 11.1 物联网在连接设备的应用 (来源: the IPSO
就在本周一，大数据初创公司Databricks在官网宣布他们完成了10亿美元的G轮融资，对公司的估值为280亿美元。作为同类公司，之前Snowflake的IPO就引发资本的热捧，此次Databricks的融资也印证了这点。为什么资本对数据平台公司如此关注？正如之前我的一篇《当红炸子鸡Snowflake》中谈到，“云计算+大数据”催收了无限遐想空间。下面就让我们来看看这个独角兽Databricks的情况。本文内容部分摘自Databricks官网。
本篇文章中将介绍一些能够帮助你实现 DevOps 目标的核心技术类别和具体技术。
据Cloud Industry Forum (CIF)最新公布的研究报告显示，云计算已经正式成为英国的主流。 今年6月进行的该项研究发现，超过四分之三（78%）的机构正在使用至少一项云端服务。这一数字与去年9月份进行的调查相比增长了15%。 其中，仅使用一项云端服务的机构将近半数（45%），使用两项和三项云端服务的机构分别占28%和13%，而使用四项以上云端服务的机构占到了14%。 在不同种类的云端服务中，最受欢迎的是网站托管、电子邮件、客户关系管理、数据备份和灾难恢复。其次是视频会议、协作工具、人力资源应
Intuit数据工程副主管Loconzolo双脚都已经迈进数据湖里了。Smarter Remarketer首席数据科学家DeanAbbott也为云技术的发展指出了捷径。他们二人一致认为,大数据与分析学前沿是个活动目标，这一领域包含了储存原始数据的数据湖和云计算。尽管这些技术并未成熟，但等待也并非上策。 Loconzolo表示：“现实的情况是，这些工具都刚刚兴起，他们构筑的平台还不足以让企业依赖。但是，大数据和分析学等学科发展十分迅速，因此企业必须努力跟上，否则就有被甩掉的危险。”他还说：“过去，新兴技术
Intuit数据工程副主管Loconzolo双脚都已经迈进数据湖里了。Smarter Remarketer首席数据科学家DeanAbbott也为云技术的发展指出了捷径。他们二人一致认为, 大数据与分析学前沿是个活动目标，这一领域包含了储存原始数据的数据湖和云计算。尽管这些技术并未成熟，但等待也并非上策。 Loconzolo表示：“现实的情况是，这些工具都刚刚兴起，他们构筑的平台还不足以让企业依赖。但是，大数据和分析学等学科发展十分迅速，因此企业必须努力跟上，否则就有被甩掉的危险。”他还说：“过去，新兴技术往
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