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Hadoop生态系统在壮大:十炫酷大数据项目

在开发人员开发Hadoop以克服大数据带来的挑战之后的10年间,这些技术的生态系统在不断发展壮大。Apache软件基金会下面有众多的开源大数据技术项目。本文介绍一些重要项目,并顺便了解几个新兴项目。 如今,另外许多技术也是大数据和Hadoop生态系统的一员,它们大多数都归属Apache软件基金会。 Hadoop周围出现了这个生态系统,备受关注的项目围绕它壮大起来。” 而发展并未止步。新的项目一直被Apache软件基金会纳入到大数据生态系统。最近,Apache Arrow就成了一个顶级项目。 如今有来自商用公司的三发行版:Cloudera、Hortonworks和MapR。Hadoop的开发者之一Doug Cutting最近接受了《信息周刊》杂志的采访,畅谈了Hadoop的发展。 Apache软件基金会的更多大数据项目 这些是Apache软件基金会里面Hadoop生态系统中一些备受关注的大数据项目。另外许多是捐献而来的。

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Apple 等六生态系统的崛起

Apple、Google、Microsoft、Facebook、Amazon、Sony 六 IT 巨头,希望你通过一个生态系统和统一账户就能获得需要的所有互联网服务,无论这些服务是电影、音乐、阅读、游戏还是购物 1、电影与音乐   自人类诞生以来,娱乐就一直是盘生意。电影和音乐是目前最主要的两种形式。假如你让人们喜欢的歌曲、音乐和电视节目都唾手可得,在打造优秀生态系统的路上,你就成功了一半。 所以,对六巨头来说,它们要么得控制移动设备,要么得控制在上面跑的应用,才能保证自己的生态能够稳健发展。 但由于桌面电脑恰恰又是多媒体娱乐生态系统中最合适的一个联接中心,现在两桌面系统公司都没有推出一款优秀的多媒体集中管理套件来迎合渐渐兴起的家庭多媒体互联中心,这不免让人遗憾。 而iCloud虽然解决了许多数据同步繁琐的问题,但是其或许走得太远,自动同步太多的东西。

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    面向AI 的数据生态系统

    3 工业企业的数据生态系统 一般来说,数据生态系统是一个社会技术、自组织、松耦合的系统,用于数据共享。数据生态系统的典型要素是数据生产者、数据消费者和数据平台。 然而,数据生态系统的研究仍处于早期阶段,主要集中在共享开放的政府数据。因此,需要建立一个专门针对工业企业的数据生态系统。 4 从狭窄领域到企业级的AI应用: 应对挑战与未来方向 数据生态系统通过解决数据挑战为工业化的人工智能铺平了道路,数据生态系统中所面临的开放性问题指出了未来的研究方向。 人工智能目前是以一种孤立的方式进行,导致了多语言和异构的企业数据情景。这对系统数据管理、数据共享和数据治理提出了相当的挑战,并阻止了 AI 在工业企业中的广泛使用。 为了解决这些问题,将工业企业的数据生态系统作为指导框架和总体架构,所有数据挑战都将得到解决。数据生态系统的技术性质使各组织能够处理数据管理和数据治理挑战的组织方面:确定了数据角色和数据平台。

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    Hadoop大数据生态系统及常用组件

    什么是大数据 什么是大数据,多大算,100G算么?如果是用来存储1080P的高清电影,也就是几部影片的容量。 数据之所以为,不但是因为数据量的巨大,同时各种渠道产生的数据既有IT系统生成的标准数据,还有大量多媒体类的非标准数据数据类型多种多样,而且大量无用数据充斥其间,给数据的真实性带来很大影响,此外很多数据必须实时处理才最有价值 Hadoop生态系统与基础组件 Hadoop2.0的时候引入了HA(高可用)与YARN(资源调度),这是与1.0的最大差别。 上图是Hadoop的生态系统,最下面一层是作为数据存储的HDFS,其他组件都是在HDFS的基础上组合或者使用的。 HBase的使用场景: • 需对数据进行随机读操作或者随机写操作; • 大数据上高并发操作,比如每秒对PB级数据进行上千次操作; • 读写访问均是非常简单的操作,比如历史记录,历史订单查询,三运营商的流量通话清单的查询

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    【干货分享】全球生态系统数据下载

    本期分享:全球生态系统数据下载 下载地址:https://rmgsc.cr.usgs.gov/outgoing/ecosystems/Global/ 全球和大陆生成的所有数据都可以在https://rmgsc.cr.usgs.gov 大陆和全球生态系统数据的开发基于这样一个前提,即生物物理分层方法将产生相当稳健和令人满意的结果,无需多年、数百万美元的投资,使其适合作为 GEOSS 下的应用。 尽管获得并用于这些工作的每个数据集都被认为是“最佳可用数据”,但它们并不总是具有相同的质量或空间分辨率。 因此,这些数据本身不应被解释为“确定性”产品,因为它们可以在概念强度、源数据质量和空间分辨率方面得到改进。 每个大陆的生态系统数据可作为连续栅格提供,其中每个像素值代表在每个数据集的元数据中描述的类代码。要为每个类别分配颜色,需要将下载的数据文件保存为专题(离散)数据,然后可以使用 RGB 值分配颜色。

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    数据概况及Hadoop生态系统总结

    觉得有帮助的,请多多支持博主,点赞关注哦~ 文章目录 大数据概况及Hadoop生态系统 1、大数据概念理解 1.1、什么是大数据? 1.2、大数据特征(4V)? 1.3、大数据应用场景? Hadoop生态系统 1、大数据概念理解 1.1、什么是大数据? 当前,典型个人计算机硬盘的容量为TB量级,而一些企业的数据量已经接近EB量级。 Velocity(高速):这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。 3.2)Pig:是基于sql脚本的一种数据流语言和运行环境,用于检索非常数据集。 可以基于Hadoop上存储的大数据进行计算。 现在形成一个高速发展应用广泛的生态系统。 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。

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    SBB-尺度上中国森林生态系统真菌多样性

    研究尺度上中国森林生态系统真菌多样性在不同纬度条件下的差异,并比较了植物和土壤真菌共生模式。 ? 两个假设: 土壤真菌与植物的alpha和beta多样性在不同森林生态系统及纬度存在正相关; 确定性作用驱动着植物和真菌群落构建,并且植物和真菌存在着相似的非随机共存特征。 已有研究表明非生物因子如pH,升温会对真菌群落多样性带来巨大影响,但是在尺度上还缺乏全面、直接的证据。本研究证明了两种理论均不能解释真菌多样性的形成。且植物和真菌的关系取决于空间尺度。 小尺度上植物多样性及生产力决定了真菌多样性,但是在尺度上却不是。 ? 真菌beta多样性和植物高度相关,森林类型决定真菌群落结构。( K=3不知道是什么意思。难道是维度?) ?

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    通过ERP系统掌握数据生态系统

    数据和元数据的控制和所有权正在迅速成为一个有争议的问题。两者的价值都在迅速增加。处理数据可以使您获得商业智能以做出更明智的决策,而分析元数据则可以识别特定的行为模式。 您的ERP系统是该生态系统的核心。了解和采用分析使企业能够确定如何从其数据和元数据中获取更多见解,从而做出比以往任何时候都更明智的决策。 随着许多组织在异地和通过云存储数据,出现了有争议的问题。问题是:谁可以访问此数据,更重要的是元数据和生成的情报? 前瞻性的CIO必须将注意力转移到开发数据模型上,以确保数据和元数据的连续性和治理,最重要的是,他们可以从这些资产中提取业务价值,并保持其专有价值。 如果数据和元数据将成为您业务的竞争加速器,则需要一种策略来确保您能够控制和访问所有数据

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    Hadoop 生态系统的构成(Hadoop 生态系统组件释义)

    现在先让我们了解一下 Hadoop 生态系统的构成,主要认识 Hadoop 生态系统都包括那些子项目,每个项目都有什么特点,每个项目都能解决哪一类问题,能回答这三个问题就可以了(本段属于热身…重在理解 Hadoop 生态系统组成,现状,发展,将来)。 它将数据从产生、传输、处理并最终写入目标的路径的过程抽象为数据流,在具体的数据流中,数据源支持在 Flume 中定制数据发送方,从而支持收集各种不同协议数据。 Spark 是UCBerkeleyAMPlab( 加 州 学 伯 克 利 分 校 的 AMP 实验室 ) 所 开 源 的 类HadoopMapReduce 的通用并行框架,Spark,拥有HadoopMapReduce Kudu Kudu 是 cloudera 开源的运行在 hadoop 平台上的列式存储系统,拥有 Hadoop生态系统应用的常见技术特性,运行在一般的商用硬件上,支持水平扩展,高可用。

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    React生态系统

    React 作为一个非完整的解决方案,其中一个尚未解决的问题就是应用程序的数据层部分。 GraphQL 是 Web 客户端查询服务器数据的一种方式。 GraphQL 通过名为 Relay 和 Apollo 的两个竞争库得到了普及,Relay 和 Apollo 提供了一个 Web 应用程序,用于生成 GraphQL 和管理数据流。 React生态系统概述 ? 通过上图中 React 生态系统12个月的变化趋势,可以得到以下结论: Apollo 的使用率正在快速增长。 Flux 的使用率正在下降。 React 本身的生态系统是巨大的。

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    容器生态系统

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    容器生态系统

    说起生态,不禁让人想起贾跃亭的乐视,想当初我多次被它的生态布局给震撼到,一度相信它将要超越百度,坐拥互联网三江山的宝座,但没过时日,各种劲爆的新闻就把它推到了风口浪尖上,现在想想也是让人唏嘘,但不管怎么说 回到技术这个领域,不得不说,技术更新迭代的速度快得让人应接不暇,就容器技术这个领域来说,从 Docker 面世短短的 2-3 年时间里,就衍生出多种与之相关的技术框架,由此形成了一个小小的生态系统。 一谈到容器,大家都会想到 Docker,本文也主要从 Docker 角度来讲容器生态系统。 有名的三编排引擎为 docker swarm、kubernetes 和 mesos。其中,kubernetes 这两年脱颖而出,成为其中的佼佼者。 数据管理保证容器在不同的 host 之间迁移时数据的动态迁移。有名的方案是 Flocker。 日志管理为问题排查和事件管理提供了重要依据。docker logs 是 Docker 原生的日志工具。

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    业务步骤确保物联网生态系统的安全

    在物联网环境中,设备、应用程序和人类通过巨大而又迥然不同的生态系统相互关联,安全是物联网部署中必不可少的一部分,这一点非常重要。 威胁因素无处不在。攻击途径(Attack vector)可能是无限的。 物联网生态系统包含了网络边缘(Edge)/边界(Perimeter),数据中心,应用程序,数据传输和组网机制(Networking mechanisms)。 在一篇由两部分组成的文章的第一部分中,我们概述了组织应采取的十业务化以及程序化的必做步骤,以保护物联网生态系统并降低风险。 而在第二部分,我们将详细介绍组织机构应实施的,用于保护企业数据资产的十技术保障措施。 抵御网络安全威胁的十业务步骤 1. 清点库存(Take inventory)。 自满,忘却,以及对自己网络中设备的无知,连同一堆被忽略的配置错误,这些因素无意中让投机取巧黑客全权使用您的网络,从而招致灾祸,并使公司的数据资产不受保护。

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    容器生态系统

    说起生态,不禁让人想起贾跃亭的乐视,想当初我多次被它的生态布局给震撼到,一度相信它将要超越百度,坐拥互联网三江山的宝座,但没过时日,各种劲爆的新闻就把它推到了风口浪尖上,现在想想也是让人唏嘘,但不管怎么说 回到技术这个领域,不得不说,技术更新迭代的速度快得让人应接不暇,就容器技术这个领域来说,从 Docker 面世短短的 2-3 年时间里,就衍生出多种与之相关的技术框架,由此形成了一个小小的生态系统。 一谈到容器,大家都会想到 Docker,本文也主要从 Docker 角度来讲容器生态系统。 有名的三编排引擎为 docker swarm、kubernetes 和 mesos。其中,kubernetes 这两年脱颖而出,成为其中的佼佼者。 数据管理保证容器在不同的 host 之间迁移时数据的动态迁移。有名的方案是 Flocker。 日志管理为问题排查和事件管理提供了重要依据。docker logs 是 Docker 原生的日志工具。

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    Hadoop生态系统特点

    HaDoop1.0与HaDoop2.0 系统 分布式存储系统HDFS( Hadoop Distributed File System) 分布式存储系统 提供了高可靠性、高扩展性和高吞吐率的数据存储服务

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    Hadoop生态系统简介

    Hadoop生态系统主要包括:Hive、HBase、Pig、Sqoop、Flume、ZooKeeper、Mahout、Spark、Storm、Shark、Phoenix、Tez、Ambari。 Hive:用于Hadoop的一个数据仓库系统,它提供了类似于SQL的查询语言,通过使用该语言可以方便地进行数据汇总,特定查询以及分析存放在Hadoop兼容文件系统中的大数据。 HBase:一种分布的、可伸缩的、大数据存储库,支持随机、实时读/写访问。 Pig:分析大数据集的一个平台,该平台由一种表达数据分析程序的高级语言和对这些程序进行评估的基础设施一起组成。 Sqoop:为高效传输批量数据而设计的一种工具,用于Apache Hadoop和结构化数据存储库如关系型数据库之间的数据传输。 Mahout:一种基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的分布式计算框架算法集,实现了多种MapReduce模式的数据挖掘算法。

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    Spark 生态系统组件

    正是Spark这个生态系统实现了“One Stack to Rule Them All”目标。 本文选自《图解Spark:核心技术与案例实战》 Spark 生态系统以Spark Core 为核心,能够读取传统文件(如文本文件)、HDFS、Amazon S3、Alluxio 和NoSQL 等数据源, Spark Core Spark Core 是整个BDAS 生态系统的核心组件,是一个分布式大数据处理框架。 虽然没有Shark 相对于Hive 那样瞩目的性能提升,但也表现得优异,如图(其中,右侧数据为Spark SQL)。 ? 为什么Spark SQL 的性能会得到这么的提升呢? MLBase/MLlib MLBase 是Spark 生态系统中专注于机器学习的组件,它的目标是让机器学习的门槛更低,让一些可能并不了解机器学习的用户能够方便地使用MLBase。

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    docker生态系统综述

    笔者认为Docker四特性 Docker容器的秒级启动 Docker容器实现了应用环境的标准化 Docker与mesos.k8s的结合,提供了云服务能力. Docker及其生态系统为软件行业带来了什么变化? 自带DNS查询服务,可以跨数据中心。提供节点的健康检查,可以实现动态的consul节点增减.docker官方的用例推荐! zookeeper: 服务发现/全局的分布式key-value存储.使用场景广泛,java编写,资源需求,比起前两者更加臃肿! 自动化的实时扩展或减少分组容器的数量 根据集群和节点的资源使用率调度容器的启动位置 分组容器对外服务的负载均衡 产品应用支持,如大数据的docker化 …… 目前容器编排与管理的系统主要是三个: mesos

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    Hadoop生态系统

    下图是一个 Hadoop 生态系统的图谱,详细列举了在 Hadoop 这个生态系统中出现的各种数据工具。 这一切,都起源自 Web 数据爆炸时代的来临。 Hadoop 生态系统的功能以及对应的开源工具说明如下。 MapReduce HDFS Pig和Hive 、 Pig:是一种编程语言,它简化了Hadoop常见的工作任务。 Pig可加载数据、表达转换数据以及存储最终结果。Pig内置的操作使得半结构化数据变得有意义(如日志文件)。同时Pig可扩展使用Java中添加的自定义数据类型并支持数据转换。 Hive:在Hadoop中扮演数据仓库的角色。 Hive添加数据的结构在HDFS(hive superimposes structure on data in HDFS),并允许使用类似于SQL语法进行数据查询。

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    Spark生态系统BDAS介绍

    1.2 Spark生态系统BDAS 目前,Spark已经发展成为包含众多子项目的大数据计算平台。伯克利将Spark的整个生态系统称为伯克利数据分析栈(BDAS)。 Spark将分布式数据抽象为弹性分布式数据集(RDD),实现了应用任务调度、RPC、序列化和压缩,并为运行在其上的上层组件提供API。 (3)Spark SQL Spark SQL提供在大数据上的SQL查询功能,类似于Shark在整个生态系统的角色,它们可以统称为SQL on Spark。 (4)Spark Streaming Spark Streaming通过将流数据按指定时间片累积为RDD,然后将每个RDD进行批处理,进而实现大规模的流数据处理。 为了提供更高的性能,将数据存储剥离Java Heap。用户可以基于Tachyon实现RDD或者文件的跨应用共享,并提供高容错机制,保证数据的可靠性。

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